TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Sequential

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数时，将一个包含多个模型层的 Sequential 对象作为输入，而实际上交叉熵损失函数的输入应该是一个 Tensor 对象。

解决方法是将 Sequential 对象的输出转换为 Tensor 对象，可以使用 forward() 方法来实现。例如，如果你的 Sequential 对象名字是 seq，则可以使用以下代码将其输出转换为 Tensor：

output = seq(input)
output = output.view(output.size(0), -1)

这里的 input 是传入 Sequential 对象的输入 Tensor，view() 方法用来将输出 Tensor 转换为二维 Tensor。然后你就可以将 output 作为交叉熵损失函数的输入了。

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TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Tensor

这个错误通常是由于参数类型不匹配引起的。cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 应该是一个 Tensor 类型的张量，但你传入的参数类型不是 Tensor 类型的张量，导致报错。请检查传入 cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 的数据类型是否正确。如果你需要更多帮助，请提供更多上下文信息。

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

这个错误通常是因为你在使用交叉熵损失函数时，将一个元组传递给了输入参数，而不是一个张量。一种可能的解决方法是检查你的输入是否正确，确保你传递的是张量。另一种可能的解决方法是，如果你的输入确实是一个元组，那么你可以尝试使用torch.cat()函数来将它们连接成一个张量，然后再传递给交叉熵损失函数。例如：

import torch

# 假设你的 input 是一个元组，包含两个张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
input_tuple = (t1, t2)

# 将元组中的张量连接成一个张量
input_tensor = torch.cat(input_tuple, dim=1)

# 然后将这个张量传递给交叉熵损失函数
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input_tensor, target)

注意，这个示例仅适用于输入是一个元组的情况。如果你的输入本来就是一个张量，那么直接将其传递给交叉熵损失函数即可。