帮我看看这段代码报错原因：Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 272, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 37, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index. 部分代码如下：cls_num_list = np.zeros(classes) for _, label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

根据报错信息，可以看出问题出在这一行代码上：`index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)`，报错信息中指出 `scatter_()` 函数期望得到的是 int64 类型的索引，但是目前传入的 `target.data.view(-1, 1)` 返回的类型不是 int64。

可以尝试修改这一行代码，将 `target.data.view(-1, 1)` 的类型转换为 int64 类型，如下所示：

index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1)

这里使用了 `torch.LongTensor` 将类型转换为 int64。

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python报错traceback_运行脚本报错:Traceback (most recent call last):

这个错误信息是Python提供的一种追踪错误的方式，它会显示出导致程序崩溃的代码位置和调用顺序。在这个错误信息中，最后一行会显示出引发错误的代码位置，前面的行会显示出调用该代码的函数调用栈。

要解决这个问题，你可以仔细阅读错误信息，找到最后一行显示的代码位置，然后检查该位置可能存在的问题。常见的错误包括语法错误、变量未定义、模块导入错误、函数调用错误等等。

如果你能提供更多的错误信息和相关的代码，我可以帮你更具体地分析问题并提供解决方案。

py报错如下：Traceback (most recent call last):

这个错误信息是Python解释器在执行代码时遇到了异常，并且没有被捕获和处理。Traceback (most recent call last)是错误信息的开头，表示跟踪回溯的开始。它会显示出错的位置以及导致错误的函数调用链。

要更好地理解这个错误信息，需要查看完整的错误信息。请提供完整的错误信息，我将尽力帮助你解决问题。