在paddleseg/models/losses/cross_entropy_loss.py中的CrossEntropyLoss类49-52行代码处，当有权重参数时会将权重扩充到256的长度，但是forward函数中调用的paddle.nn.functional.cross_entropy接受的权重参数应该和分类类别相同，这么处理会引起异常（cityscapes 19类为例）：
ValueError：inputs's class_dimension(19) must equal to weight's class_dimension(256) when weight is provided.

在paddleseg-develop和paddleseg-release2.3中都有这个问题，paddleseg-release2.2中无此bug。

部分代码如下：
`
self.weight = paddle.to_tensor(weight, dtype='float32')

long_weight = weight + [0] * (256 - len(weight)) 《============这里有bug，不应该固定为256的长度

self.long_weight = paddle.to_tensor(long_weight, dtype='float32')
`