报错代码为：
label = torch.FloatTensor(label)报错 TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, and uint8.
我没有百度到一样的问题，但看着是数据类型不对——现在是int，需要的是float，解决方法请往下翻，在5.中。
期间我试了很多int转float的方法，具体如下（由于接触python时间不长，可能有点……嗯……）：
1. label = torch.FloatTensor(float(label))
报错：TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
2. label.astype(float)
这是百度到的 1.中的报错找到的方案，1.的报错是解决了，但是并没有转化了数据类型，还是报错
TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16.……
3. 到此，我想，是不是得用pytorch中专用的类型转化函数呢？于是，改为：
label = label.to(torch.float64)
报错 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to'
所以，这个方法只适用于转化前后都是tensor的情况
4. 那么，怎么将numpy转为tensor？
label = torch.from_numpy(label)
再加上3.中类型转化函数，得：
label = torch.from_numpy(label)
label = label.to(torch.float64)
然而，并没有什么用，类型还是numpy.uint16
5. 那，还有什么方法呢？我想起了当初学C语言入门时的方法：
label = label/1.0
试了那么多方法，问题就这样解决了……
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总结：
我想不到3.中类型转化失败的原因。是不是我用的类型转化方法不对呢？针对这个问题，还有什么解决方法？
我觉得自己的解决方法不够python，有没有python的解决方案呢？
希望看到这个帖子的各位，不要吝啬，请说出你们的想法！！！