定义交叉熵误差统一形式： 给出One-hot编码形式或者标签形式都能计算的统一定义函数（使用argmax进行转换）python代码

交叉熵误差的统一形式定义可以使用以下的Python代码实现：

import numpy as np

def cross_entropy_error(y, t):
    if y.ndim == 1:
        t = t.reshape(1, t.size)
        y = y.reshape(1, y.size)
        
    batch_size = y.shape[0]
    return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), np.argmax(t, axis=1)] + 1e-7)) / batch_size

其中，输入参数`y`表示模型预测输出的概率分布，`t`表示正确的标签。这里假设`y`和`t`的维度都是`batch_size` x `num_classes`，其中`num_classes`表示类别数。如果`y`和`t`都是单个样本的情况，需要将它们的维度进行调整。交叉熵误差的计算使用了`np.log`函数和`np.sum`函数，同时为了避免出现无穷大或NaN的情况，添加了`1e-7`的微小值。