runtimeerror: expected object of scalar type long but got scalar type float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误通常表示您正在使用 PyTorch 中的交叉熵损失函数，并且您的目标张量（即正确的标签）中包含浮点数。但是，交叉熵损失函数期望目标张量中的元素是整数。因此，您需要将目标张量转换为整数类型。

您可以使用以下代码将目标张量转换为整数类型：

target = target.long()

如果您正在使用 DataLoader 加载数据，则可以在创建 DataLoader 时设置 `dtype` 参数以确保目标张量被正确加载为整数类型：

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, dtype=torch.long)

希望这可以帮助您解决问题！

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RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误通常是由于目标张量（target tensor）的数据类型与模型输出的数据类型不匹配导致的。一般来说，分类问题中的目标张量应该是整数类型（如Long），而模型输出的数据类型往往是浮点型（如Float）。

你可以尝试将目标张量的数据类型转换为整数类型，比如：

target = target.long()

或者在模型输出时将其转换为整数类型，比如：

output = output.argmax(dim=1)

如果上述方法都无法解决问题，你可以检查一下目标张量和模型输出的形状是否一致，或者提供更多的代码细节，以便更好地定位问题。

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #2 'mat1' in call to _th_addmm

这个错误的原因是你使用了不同类型的张量进行运算。在PyTorch中，有两种类型的张量：FloatTensor和DoubleTensor。FloatTensor使用单精度浮点数，而DoubleTensor使用双精度浮点数。在你的代码中，你可能将一个DoubleTensor类型的张量传递给了一个期望FloatTensor类型的函数，导致了这个错误。你需要将这个张量转换为FloatTensor类型，可以使用`.float()`方法进行转换。