inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool，怎么解决，请给我修改代码

这个错误提示是因为你的 `data.values` 中包含了 numpy 中的 object 类型，而 `torch.tensor` 只支持一些特定的数据类型。

你可以先将 `data` 中的 object 类型转化为其他支持类型，比如 float 或者 int，然后再使用 `torch.tensor` 进行转换。

以下是一个例子：

import numpy as np
import torch

# 假设 data 是一个包含 object 类型的 pandas DataFrame
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, '3', 4], 'col2': [5, '6', 7, 8]})

# 将 object 类型转化为 float 类型
data = data.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))

# 将 pandas DataFrame 转化为 numpy 数组，然后转化为 torch.tensor
inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)

print(inputs)

输出：

tensor([[ 1.,  5.],
        [ 2.,  6.],
        [ 3.,  7.],
        [ 4.,  8.]])

这个例子中，我们先将 `data` 中的 object 类型转化为 float 类型，然后再使用 `torch.tensor` 进行转换，避免了出现上述错误。同时，我们还使用了 `apply` 方法和 `pd.to_numeric` 函数将所有的列都转化为了数值类型，以确保数据的正确性。