PyTorch比较操作的类型转换机制及大数值异常问题求助

我遇到了如下异常问题，不清楚其产生原因。我认为这与PyTorch对2**31附近大数值的类型转换方式有关，恳请各位提供解决思路，感谢帮助！

• 检查张量数值类型：确认是否使用torch.int32这类有限范围的整数类型，2**31已经超出torch.int32的上限（2^31 - 1），建议替换为torch.int64（LongTensor），其范围可覆盖[-2^63, 2^63 - 1]，能容纳这类大数值。
• 显式指定类型：创建张量或运算时，显式声明目标类型，比如torch.tensor(2**31, dtype=torch.int64)，避免隐式转换导致的溢出异常。
• 统一运算类型：若运算中出现问题，检查参与运算的张量类型是否统一，PyTorch自动类型提升可能强制将大数值转成小范围类型，手动统一为torch.int64后再执行运算。
• 添加边界检查：针对临界数值场景，提前验证输入是否超出目标类型范围，必要时加入边界校验逻辑，提前规避异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gasoon