cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple如何解决

这个错误通常是因为你将一个元组传递给了`cross_entropy_loss()`函数，而它期望的是一个张量。

要解决这个问题，你需要检查你的输入数据格式是否正确。如果你传递了一个元组作为输入，那么需要将其转换为张量。你可以使用`torch.stack()`函数将元组中的张量堆叠在一起，然后再将其传递给`cross_entropy_loss()`函数。例如：

import torch

# 假设你有一个元组数据 (input_data, target_data)
input_data = torch.randn(3, 5)
target_data = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64)

# 将元组中的张量堆叠在一起
input_data = torch.stack([input_data])
target_data = torch.stack([target_data])

# 使用 cross_entropy_loss() 函数
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input_data, target_data)

在上面的代码中，我们首先定义了一个元组输入数据`(input_data, target_data)`，然后使用`torch.stack()`函数将它们转换为张量。最后，我们将张量作为参数传递给`cross_entropy_loss()`函数，并且得到了损失值`loss`。

希望这可以帮助你解决问题。