解决pytorch报错：'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'

在打印出train的loss后，想打印出validation的loss来观察网络的学习情况，然后就把val的infer结果与val的label直接放进cross entropy loss里，结果出现报错。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'

经查找，交叉熵中要进行softmax计算，data和label需要满足一定的条件：

1. 预测的结果返回的值y要是 tensor，不能是numpy array，我在计算val acc的时候写了predict的函数，返回numpy array，我直接调用predict结果，所以报错；

2. label值注意wrap到varible里：

    ylabel = Variable(tlabel).squeeze()

3. 开启GPU的话，数据data和label要处理：

    if args.cuda and torch.cuda.is_available():

            x = x.cuda()

            y = y.cuda()
 

4. 输入 test_loss = criterion(y, ylabel)，没有报错，问题解决。