return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

这个错误通常是因为 `target` 张量的数据类型不是 `torch.long` (或 `torch.int64`) 导致的。 `cross_entropy_loss` 函数的 `target` 参数应该是一个包含了每个样本的类别标签的一维张量，其数据类型应该是 `torch.long`。确保 `target` 的数据类型正确，如果需要，可以使用 `target.long()` 将其转换为 `torch.long` 类型。

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return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)这是什么意思

这是一个用于计算交叉熵损失的函数，输入参数包括输入数据（input）、目标数据（target）、权重数据（weight）、减少方式（reduction）、忽略索引（ignore_index）和标签平滑（label_smoothing）。其中，输入数据和目标数据通常是由模型预测和真实标签数据组成的，权重数据用于调整不同类别的重要性，减少方式指定了如何计算损失的平均值，忽略索引用于忽略某些类别，标签平滑用于在训练时缓解过拟合问题。函数返回计算得到的交叉熵损失。

loss_id = criterion_id(out0, labels)报错 return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中，`nll_loss` 函数的输入参数通常是浮点数类型的张量，而不是整数类型的张量。

你可以尝试将输入张量转换为浮点数类型，例如使用 `.float()` 方法将整数类型的张量转换为浮点数类型的张量：

import torch

# 创建一个整数类型的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int)

# 将整数类型的张量转换为浮点数类型的张量
x = x.float()

# 使用 nll_loss 函数对张量进行计算
loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...)

如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。