在ModelScope中，我的数据格式和官方的一样，还是报了下面的错怎么办？

这个错误信息表明在使用 PyTorch 进行反向传播时，遇到了类型不匹配的问题。具体来说，你正在尝试将一个 Long 类型的变量传递给一个期望 Float 类型的函数。

要解决这个问题，你需要确保你的数据类型与你的模型期望的数据类型匹配。如果你的数据是 Long 类型，你需要将其转换为 Float 类型。这可以通过使用 torch.tensor() 函数并指定 dtype=torch.float32 参数来实现。

例如，如果你的数据是 Long 类型，你可以使用以下代码将其转换为 Float 类型：

data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)

然后，你可以将转换后的数据传递给你的模型进行训练。

这个错误是因为模型期望的数据类型是Float，但实际加载的数据类型是Long。为了解决这个问题，你需要将数据转换为Float类型。你可以使用以下代码将数据转换为Float类型：

import numpy as np

data = np.array(data)  # 假设你的数据存储在名为data的变量中
data = data.astype(np.float32)  # 将数据转换为Float类型

在进行转换后，你应该可以正常加载自己的数据了。

cfg_modify_fn中train_dataset改成dataset['train'],eval_dataset也改一下 用你发的csv文件跑时也出现了这个报错，label全是1，加一些其他的再跑一下试试。。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①