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

这个错误是因为在调用cross_entropy_loss()函数时，传入的参数类型不正确。根据错误提示，函数要求第一个参数必须是Tensor类型，但实际传入的是一个tuple类型。因此，需要将传入的参数转换为Tensor类型后再调用该函数。

以下是一个可能的解决方案：

import paddle

# 假设原始代码如下
input_data = (paddle.randn([3, 10]), paddle.randint(0, 10, [3]))
label = paddle.randint(0, 10, [3])
loss = paddle.nn.functional.cross_entropy_loss(input_data, label)

# 修改后的代码
input_data = (paddle.randn([3, 10]), paddle.randint(0, 10, [3]))
label = paddle.randint(0, 10, [3])
input_data = paddle.concat(input_data, axis=1)  # 将tuple类型的input_data转换为Tensor类型
loss = paddle.nn.functional.cross_entropy_loss(input_data, label)

在这个例子中，我们使用了PaddlePaddle的concat()函数将tuple类型的input_data转换为Tensor类型，然后再将其传递给cross_entropy_loss()函数。这样就可以避免TypeError错误了。