在ModelScope中，分类的时候报了这个错怎么办？

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。

根据您提供的错误信息，我无法确定具体的错误原因。但是，我可以给您一些建议来帮助您解决问题：

1. 检查您的代码是否有语法错误或逻辑错误。确保您正确地使用了transformers库和PyTorch库。

2. 检查您的输入数据是否正确。确保您的数据集已经正确加载，并且格式与模型期望的输入格式相匹配。

3. 查看详细的错误日志。您可以在运行代码时添加--debug参数来获取更详细的错误信息。这将帮助您更好地了解问题所在。

4. 如果可能的话，尝试使用不同的模型或库版本。有时候，某些错误可能是由于特定版本的库引起的。尝试更新到最新版本的库，看看问题是否仍然存在。

transformers datasets torch这几个版本您贴一下，我这边复现看看 这边跑着没问题，您跑clue/tnews出现这个报错了没 在您刚才的环境中，您跑一下这个模型卡片上的finetune代码试一下，先不改动示例代码。我这ubuntu上跑的，可能有些包会有一些小区别。 https://modelscope.cn/models/damo/nlp_structbert_backbone_base_std/summary 前面的报错可能和您的数据处理或cfg_modify_fn有关。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①