CNNPytorchError'expectedscalartypeBytebutfoundFloat'

出现该错误提示通常是因为在加载数据时，数据类型不匹配所导致的。可以通过将加载的数据转换为正确的数据类型来解决。 以下是一个可能的解决方法的代码示例：

import torch
import torch.utils.data as data

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.pooling = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc = nn.Linear(320, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pooling(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pooling(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 320)
        x = self.fc(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

def train(epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

for epoch in range(1, 11):
    train(epoch)

在该示例中，正确的数据类型为Byte。通过使用transforms变量，对数据进行ToTensor操作，即转换为Tensor类型，并使用Normalize操作将数据标准化。然后，使用DataLoader函数将数据集加载到内存中，并将数据类型转换为Byte类型。在模型训练过程中，使用了F.nll_loss函数（负对数似然损失）来计算损失值。因此，在使用其他函数时，也应考虑数据类型。