PyTorch运行时出错：预期浮点类型的数据，但发现了__int64类型

在使用PyTorch进行深度学习任务时，有时候可能会遇到运行时错误。其中一个常见的错误是出现"RuntimeError: expected scalar type float but found __int64"。这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。接下来，我将为您解释这个错误的原因，并提供一些源代码示例来帮助您解决这个问题。

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了高效的张量操作和自动微分功能。在PyTorch中，张量（Tensor）是一种多维数组，可以存储和操作数字数据。然而，PyTorch对于张量的数据类型有严格的要求，不同类型的数据在计算过程中可能会产生不同的结果。

在深度学习中，常用的数据类型包括浮点数（float）和整数（int）。当我们进行深度学习模型的训练和推理时，我们通常会使用浮点数类型的数据。然而，有时候我们可能会不小心将整数类型的数据传递给需要浮点数类型数据的操作，从而导致"RuntimeError: expected scalar type float but found __int64"的错误。

要解决这个问题，我们需要确保输入的数据类型与期望的数据类型匹配。下面是一些示例源代码，展示了出现这个错误的几种常见情况以及相应的解决方法：

情况一：使用整数类型张量进行浮点数计算