TypeError: nll_loss_nd(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

This error occurs when the input argument for the nll_loss_nd() function is a numpy array instead of a PyTorch tensor.

To fix this error, you can convert the numpy array to a PyTorch tensor using the from_numpy() method.

Here is an example code snippet:

import torch
import numpy as np

# create a numpy array
arr = np.array([1, 2, 3])

# convert the numpy array to a PyTorch tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)

# use the tensor as input for nll_loss_nd() function
loss = torch.nn.functional.nll_loss_nd(tensor)

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

这个错误通常是由于参数类型不匹配引起的。cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 应该是一个 Tensor 类型的张量，但你传入的参数类型不是 Tensor 类型的张量，导致报错。请检查传入 cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 的数据类型是否正确。如果你需要更多帮助，请提供更多上下文信息。

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

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数时，将一个包含多个模型层的 Sequential 对象作为输入，而实际上交叉熵损失函数的输入应该是一个 Tensor 对象。

解决方法是将 Sequential 对象的输出转换为 Tensor 对象，可以使用 forward() 方法来实现。例如，如果你的 Sequential 对象名字是 seq，则可以使用以下代码将其输出转换为 Tensor：

output = seq(input)
output = output.view(output.size(0), -1)

这里的 input 是传入 Sequential 对象的输入 Tensor，view() 方法用来将输出 Tensor 转换为二维 Tensor。然后你就可以将 output 作为交叉熵损失函数的输入了。