ret=requests.post(urlEdit,json=json.dumps({"node":"mmtrack","action":"input_picdata","data":str(base64_data)}))

这段代码是使用Python的requests库发送POST请求的代码。其中，请求的URL是urlEdit，请求体是一个JSON格式的数据，包括node、action和data三个字段。其中，node和action字段表示请求的节点和操作，data字段是一个经过base64编码的图片数据。通过发送这个请求，可以将图片数据发送给服务器进行处理。需要注意的是，在使用这段代码时，需要先导入requests库，并将urlEdit和base64_data替换成实际的URL和图片数据。

相关问题

ret = requests.post(url=url, headers=header, data=data_dict.get("b_data")) print(ret.text) 得到的ret.text是什么格式的字符

ret.text 是一个字符串类型的数据。当使用 requests 库发送 POST 请求时，服务器返回的响应数据会以字符串的形式存储在 Response 对象的 text 属性中。这个字符串的内容是服务器返回的原始文本数据，其格式和编码取决于服务器返回的数据类型。
通常情况下，服务器会返回 JSON 格式的数据，此时可以使用 ret.json() 方法将字符串类型的响应数据转换为 Python 字典类型的数据。如果服务器返回的是其他格式的数据，可以使用相应的方法将字符串类型的响应数据转换为所需的格式，例如使用 BeautifulSoup 库将 HTML 格式的响应数据转换为 BeautifulSoup 对象。

ret = input.log_softmax(dim) AttributeError: 'list' object has no attribute 'log_softmax'

这个错误提示表明你尝试在一个 Python 列表对象上调用 log_softmax() 方法，而该方法只能在 PyTorch 的 Tensor 对象上调用。
可能是你的输入数据被误传递成了 Python 列表对象，你需要将其转换为 PyTorch Tensor 对象。可以使用 torch.tensor() 或 torch.from_numpy() 方法将 Python 列表或 NumPy 数组转换为 Tensor 对象：
import torch

# 从 Python 列表创建 Tensor 对象
data = [1, 2, 3]
tensor_data = torch.tensor(data)

# 从 NumPy 数组创建 Tensor 对象
import numpy as np
numpy_data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tensor_data = torch.from_numpy(numpy_data)

确保你的输入数据是一个 PyTorch Tensor 对象，这样就可以正确地调用 log_softmax() 方法了。