在Pytorch ()中，需要类型为torch.LongTensor的对象，但发现参数#2的类型为torch.FloatTensor。

在Pytorch中，需要类型为torch.LongTensor的对象，但发现参数#2的类型为torch.FloatTensor。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练深度学习模型。在PyTorch中，torch.LongTensor是一种数据类型，用于表示整数张量。而torch.FloatTensor是一种数据类型，用于表示浮点数张量。

当我们在使用PyTorch进行模型训练或者其他操作时，有时会遇到需要使用torch.LongTensor类型的对象的情况。如果我们发现参数#2的类型为torch.FloatTensor，那么可能需要将其转换为torch.LongTensor类型，以满足要求。

要将torch.FloatTensor转换为torch.LongTensor，可以使用torch.long()函数。该函数将浮点数张量转换为整数张量。例如，可以使用以下代码进行转换：

# 假设参数#2为一个torch.FloatTensor类型的张量
param2 = param2.long()

在这个过程中，我们将参数#2从torch.FloatTensor类型转换为torch.LongTensor类型，以便与PyTorch中需要torch.LongTensor类型的对象匹配。

需要注意的是，转换为torch.LongTensor可能会导致数据的精度损失，因为整数类型无法表示小数部分。因此，在进行类型转换之前，需要确保转换不会对数据产生不可接受的影响。

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为了作为解码器运行，模型需要使用is_decoder参数初始化，设置为True。...要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用is_decoder参数和add_cross_attention设置为True进行初始化；然后期望在前向传递中输入encoder_hidden_states...最后，我们在五种语言中评估我们的模型在社会价值任务（如仇恨言论检测）中发现它与相同规模的 GPT-3 模型存在类似的局限性。该模型由Suraj贡献。原始代码可以在这里找到。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入：所有输入都作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或所有输入都作为列表、元组或字典在第一个位置参数中。...这可用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了，所有计算将使用给定的dtype执行。 “请注意，这仅指定计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。”

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or tuple(torch.FloatTensor) 参数 input_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引...or tuple(torch.FloatTensor) 参数 input_ids（torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)）— 输入序列标记在词汇表中的索引...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。

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) ``` 参数 + `input_ids`（形状为`(batch_size, sequence_length)`的`torch.LongTensor`）— 词汇表中输入序列标记的索引。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...+ `attention_types`（`List`，*可选*，默认为`[[['global', 'local'], 12]]`）— 每个层中的注意力类型在`List`中的格式为`[[["attention_type...请注意，这仅指定了计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。...请注意，这仅指定了计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。如果要更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。

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or tuple(torch.FloatTensor) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 输入序列标记在词汇表中的索引...or tuple(torch.FloatTensor) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...当模型用作序列到序列模型中的解码器时，只有在需要时才需要这两个额外的张量。...要使模型作为解码器行为，需要使用配置中的is_decoder参数初始化为True。

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