float32 tensor转成long torch python

在PyTorch中，如果你有一个数据类型为`float32`的张量`X_train_crf`，并且你想要将其转换为`long`类型，你可以使用`.long()`方法或者`.to(torch.int64)`方法来实现这个转换。`.long()`是PyTorch中将张量转换为64位整数的标准方法，而`.to(torch.int64)`则提供了更多的灵活性，允许你指定具体的数据类型。

以下是两种转换方法的示例：

1. 使用`.long()`方法：

```python
 X_train_crf_long = X_train_crf.long()
 ```

2. 使用`.to(torch.int64)`方法：

```python
 X_train_crf_long = X_train_crf.to(torch.int64)
 ```

这两种方法都会返回一个新的张量，其数据类型为`long`（即64位整数）。请注意，这种转换通常用于确保张量的数据类型与模型的期望输入类型相匹配，特别是在处理分类标签或其他需要整数索引的场景中。

如果你的张量`X_train_crf`包含的是概率值或其他非整数数据，并且你的目标是将这些概率值转换为整数标签（例如，在处理CRF模型的输出时），你可能需要先使用`.argmax(dim=-1)`方法来获取最大概率值的索引，然后再进行类型转换。例如：

```python
 # 假设X_train_crf是一个概率张量，我们想要获取最大概率值的索引
 X_train_crf_long = X_train_crf.argmax(dim=-1).long()
 ```

在这个例子中，`.argmax(dim=-1)`会沿着最后一个维度（通常是概率分布的维度）找到最大值的索引，然后`.long()`将这些索引转换为`long`类型。