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)
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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。

相关问题

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

这个错误通常是因为你将一个元组传递给了 cross_entropy_loss() 函数中的 input 参数，而 input 参数需要是一个张量（Tensor）。请检查你的代码，确保你正在传递一个张量而不是元组。你可以使用 print() 函数来检查输入的数据类型，以确定你正在传递正确的数据类型。另外，如果你正在使用 PyTorch，你还可以使用 torch.Tensor() 函数将数据类型转换为张量。

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

这个错误提示表明你传递给 cross_entropy_loss() 函数的第一个参数应该是一个张量（Tensor），而不是一个元组（tuple）。你需要检查你的代码，确保将正确的输入传递给此函数。
如果你的输入确实是一个元组，你可以尝试使用元组中的某个元素，而不是整个元组作为输入。具体的解决办法可能会依赖于你的具体代码，所以请提供更多的上下文信息，以便我能够给出更准确的建议。