pytorch数据集中类型不匹配

pytorch中，出现的错误：

return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)

expected scalar type Long but found Float

错误位置：

l = loss(net(X), y)　　　　# X是特征Tensor, y是labels_tensor, 计算损失函数，这里出错，y的数据类型不匹配，可以修改数据类型

修改方法：

train_labels_tensor = torch.Tensor(train_labels_df.values).to(dtype=torch.int64)