Expected object of scalar type Long but got scalar type Double for argument #2 ‘target‘

1.pytorch报错：

loss_class = torch.nn.CrossEntropyLoss()
s_data, s_label = data_source[0].to(DEVICE), data_source[1].to(DEVICE)
class_output, domain_output = model(input_data=s_data.float(), alpha=alpha)
# 报错位置如下：
err_s_label = loss_class(class_output, s_label)

报错内容如下：

Expected object of scalar type Long but got scalar type Double for argument #2 'target'

表示第二个位置的参数要求是Long类型，然而传入的时候是Double类型，因此我们只需：

s_label.long()

即可。

2. 如果会继续出现报错：

RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653099582/work/aten/src/THCUNN/generic/:15

表示在计算loss过程中遇到了多输出预测值。或者标签的维度是不同的(我这边标签的shape是(128, 1))，我们只需要将标签squeeze就行，具体参考torch.squeeze()函数，个人变动方法：

err_s_label = loss_class(class_output, s_label.squeeze(1).long())

3.总结：torch中数据类型的变化：

 

torch数据类型转换

数据类型	数据长度	用法
int	int32	()
long	int64	torch.long()
float	float32	torch.float()
double	float64	torch.double()

至于需要哪种变化，各位看官，请便。。。