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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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    从强 byte 说起

    折腾的心,颤抖的手,只因在 main 函数中执行了一次 int 强 byte 的操作,输出结果太出所料,于是入坑,钻研良久,遂有此篇。   ...所以,根据上图高位舍弃的强后,你自己也可以看出来,最后得到的 byte 十进制表示数字 0 。嗯,似乎也就那么回事,还是很好理解,但是,沿用上面的图,我们换成 128 试试? ?    ...看草图,似乎也很简单,128强后,按照高位舍弃理论,无非是舍弃掉了高字节位无意义的 24 个 0 而已,最后的 byte 字节表示的还是原来那么大,还应该是 128 才对啊,为什么实际程序运行的结果却变成了...看了博主上面无头无脑的分析,相信你早已明白,长字节的数要往短了,直接强来,肯定是不行的。那就不呗,反正也很少遇到。NO,NO,NO!...直接强,超过范围的部分,肯定是装不下的,不过我们知道,一个 int 占用 4个 byte,换句话说,我们可以用一个长度为 4 的 byte数组来装: ?

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