RuntimeError: expected scalar type Long but found Int

这个错误通常是由于使用int类型而不是long类型所导致的。在PyTorch中，int类型默认为32位，而long类型为64位。某些操作，如index_select和gather等，需要使用long类型的索引。因此，如果您使用了这些操作并且传递了int类型的索引，则会出现这个错误。

解决这个错误的方法是将int类型的索引转换为long类型。您可以使用`tensor.long()`方法将一个int类型的tensor转换为long类型的tensor，例如：

import torch

tensor_int = torch.randint(low=0, high=10, size=(3, 3), dtype=torch.int)
# tensor_int tensor([[0, 1, 0], [7, 7, 6], [4, 2, 7]], dtype=torch.int32)

tensor_long = tensor_int.long()
# tensor_long tensor([[0, 1, 0], [7, 7, 6], [4, 2, 7]], dtype=torch.int64)

在这个例子中，我们首先创建了一个int类型的tensor，然后使用`long()`方法将它转换为long类型的tensor。

相关问题

RuntimeError: expecteRuntimeError: expected scalar type Long but found Doubled scalar type Long but found Double

这个错误通常是因为你的代码中使用了不匹配的数据类型。具体来说，它表明你在期望使用 Long 数据类型的地方却传入了 Double 数据类型的张量。

要解决这个错误，你需要检查你的代码并确保使用正确的数据类型。如果你使用 PyTorch，你可以使用 `.long()` 方法将张量转换为 Long 数据类型。示例代码如下：

# 将 x 转换为 Long 数据类型
x = x.long()

如果你使用的是其他框架或工具，你需要查阅相关文档以了解如何进行数据类型转换。

RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行训练时，期望输入 Long 类型的数据，但实际输入了 Float 类型的数据。

你可以尝试将数据类型转换为 Long 类型。例如，如果你的数据是一个 Tensor，可以使用 `tensor.long()` 方法将其转换为 Long 类型。如果你使用的是 DataLoader，可以在数据处理函数中将数据类型转换为 Long 类型。

如果你不确定哪个部分出现了问题，可以在出现错误的代码行前打印一下数据类型，以确认输入数据类型是否正确。