PyTorch 中为什么要将标签转换为 torch.long 类型？

在 PyTorch 代码中，经常需要将标签转换为 torch.long 类型的张量，特别是在处理分类问题时。这一步骤看似简单，但对于确保模型的正确训练至关重要。

代码示例：

with torch.no_grad():
    for imgs, labels in test_loader:
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.long)
        # ...

原因分析：

将标签转换为 torch.long 类型主要有两个原因：

数据类型一致性： 模型的输出通常是浮点型张量 (torch.float32)，而标签通常是整数。为了进行损失计算和准确率评估，需要确保标签和模型输出的数据类型一致。
损失函数的要求： 许多常用的损失函数，例如交叉熵损失 (CrossEntropyLoss)，要求标签为整数类型。这是因为这些损失函数通常涉及到索引操作或对数概率计算，而这些操作需要整数类型的输入。

总结：

将标签转换为 torch.long 类型的张量可以确保数据类型一致性，满足损失函数的要求，从而避免潜在的错误，并确保计算结果的准确性。