细说“tensor.float()”

"tensor.float()" 是一个 PyTorch 中的方法，用于将一个 Tensor 转换为 float 型的 Tensor。它常常用来在进行某些计算时需要使用 float 类型的数据，比如某些机器学习算法的输入需要用 float 类型的数据进行训练，而如果输入的数据类型不匹配，则会导致程序出错，因此需要使用 "tensor.float()" 来将原本的 Tensor 转换为 float 类型的 Tensor。

相关问题

MSE_loss返回的是tensor.float32类型的tensor?

是的，MSE loss 返回的是一个 `float32` 类型的 tensor。这是因为均方误差 (MSE) 是一个连续的实值函数，其输出也是实值（即浮点数）。在 PyTorch 中，使用 `torch.nn.MSELoss()` 计算 MSE Loss 时，输出的 tensor 类型为 `float32`。

r2_score = stats.linregress(output[test_mask].float(), drug_graph_label[test_mask].float()).rvalue ** 2报错RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

这个错误的原因是你在调用 `numpy()` 方法时，该张量仍然需要梯度计算。在 PyTorch 中，只有不需要梯度的张量才能被转换为 NumPy 数组。要解决这个问题，你可以使用 `detach()` 方法将张量从计算图中分离出来，使其不再需要梯度计算，然后再将其转换为 NumPy 数组。修改代码如下所示：

r2_score = stats.linregress(output[test_mask].float().detach().numpy(), 
                            drug_graph_label[test_mask].float().detach().numpy()).rvalue ** 2