Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 622, in forward index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) # target.data.view(-1, 1). RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor

根据您提供的代码和报错信息，可以看到出现错误的地方是：

index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1)

错误信息是：`Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor`，说明 `index` 和 `target` 的维度不匹配。

根据您的代码，`index` 和 `target` 的维度应该是一样的，都是 `(batch_size, num_classes)`，因此可以检查一下 `index` 的维度是否正确。如果 `index` 的维度不正确，可以重新计算 `cls_num_list` 和 `m_list`，然后重新初始化 `LDAMLoss`。

如果 `index` 的维度正确，可以尝试将 `target` 转换为 `torch.long` 类型，然后再进行 `unsqueeze` 操作。修改后的代码如下：

index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.long), 1)

如果您的问题仍然没有解决，可以提供更多的信息，我会尽力帮助您解决问题。

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true 12271 766 Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index.

这是一个出错的 traceback，看起来是在使用 PyTorch 进行模型训练时出现的问题。具体地，代码在执行 `index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)` 时，发现 `target` 的数据类型不是 int64，导致了 `scatter_()` 函数的出错。可能需要检查一下代码中 `target` 的数据类型是否正确。

Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 284, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 46, in train loss = criterion_train(output, targets) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

这个错误通常是由于 PyTorch 中数据类型不匹配导致的。具体来说，因为 `x_m` 是半精度浮点数类型 `c10::Half`，而 `x` 可能是单精度浮点数类型 `float`。在这种情况下，使用 `torch.where(index, x_m, x)` 会导致数据类型不一致，从而抛出这个错误。

你可以尝试将 `x` 和 `x_m` 的数据类型都转换为同一种类型，如单精度浮点数类型 `float`，具体方式如下：

x = x.float()
x_m = x_m.float()
output = torch.where(index, x_m, x)

这样就可以保证 `x` 和 `x_m` 的数据类型都是 `float`，与其他计算中使用的数据类型匹配，从而避免这个错误的发生。