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tensors used as indices must be long or byte tensors

Tensors Used as Indices Must Be Long or Byte Tensors在进行深度学习任务和数据处理时,我们经常会涉及到使用张量(tensors)作为索引操作。...在使用张量作为索引时,我们常常会遇到“RuntimeError: tensors used as indices must be long or byte tensors”的错误。...错误原因这个错误的原因是,PyTorch中的张量索引操作要求使用长整型(Long)或字节型(Byte)张量作为索引。...方法一:使用​​.long()​​或​​.byte()​​方法您可以使用​​.long()​​或​​.byte()​​方法将索引张量转换为长整型或字节型张量。...您可以通过使用​​.long()​​或​​.byte()​​方法将索引张量转换为所需的数据类型,或使用​​.index_select(dim, index_tensor)​​方法来正确进行索引操作。

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    ~32,767 有 char 16 ‘\u0000’~’\uffff’ 共有65535个字符表示 无 int 32 -232~232 -1 有 long 64 -264~264-1 有 float 32...(8位,-128~127)、short(16位)、int(32位)、long(64位) 2、Float型:float(32位)、double(64位) 3、char字符:unicode字符(16位)...下面参考了这篇文章: char与byte的区别:http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/7770588 byte 是字节数据类型 ,是有符号型的,占...byte d1 = 1; byte d2 = -1; byte d3 = 127; // 如果是byte d3 = 128;会报错 byte d4 = -128; // 如果是byte d4 = -129...不可以,如: char e1 = '中', e2 = '国'; byte f= (byte) '中'; //必须强制转换否则报错 System.out.println(e1); //中 System.out.println

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