《深度学习框架PyTorch：入门与实践》的Loss函数构建代码运行问题

在学习陈云的教程《深度学习框架PyTorch：入门与实践》的损失函数构建时代码如下：

可我运行如下代码：

output = net(input)
target = Variable(t.arange(0,10))  
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)
loss

运行结果：

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-e5c73861a53b> in <module>()
      2 target = Variable(t.arange(0,10))
      3 criterion = nn.MSELoss()
----> 4 loss = criterion(output, target)
      5 loss

RuntimeError: Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.LongTensor for argument #2 'target'

根据stackoverflo的问题Pytorch: Convert FloatTensor into DoubleTensor和PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录，用torch.from_numpy(Y).float()这样的形式修改下target的类型。

#torch.from_numpy(Y).float()
output = net(input)
y = np.arange(0,10).reshape(1,10)
target = Variable(t.from_numpy(y).float())  
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)
loss

运行结果：

tensor(28.5897, grad_fn=<MseLossBackward>)

---

同样的，后面优化器Optim代码中target也是出现这样的错误：

import torch.optim as optim
#新建一个优化器，指定要调整的参数和学习率
optimizer = optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)

#在训练过程中
#先梯度清零(与net.zero_grad()效果一样)
optimizer.zero_grad()

#计算损失
output = net(input)
#把target改为Variable(t.from_numpy(y).float())就不会出错了
loss = criterion(output, target)

#反向传播
loss.backward()

#更新参数
optimizer.step()

运行结果：

修改target为Variable(t.from_numpy(y).float())后成功运行：

import torch.optim as optim
#新建一个优化器，指定要调整的参数和学习率
optimizer = optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)

#在训练过程中
#先梯度清零(与net.zero_grad()效果一样)
optimizer.zero_grad()

#计算损失
output = net(input)
#把target改为Variable(t.from_numpy(y).float())就不会出错了
loss = criterion(output, Variable(t.from_numpy(y).float()))

#反向传播
loss.backward()

#更新参数
optimizer.step()