!46490 bugfix, nllloss labels input must be in [0, C-1]

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docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.NLLLoss.rst

@@ -39,3 +39,4 @@ mindspore.ops.NLLLoss
     异常：
         - **TypeError** - `logits` 或 `weight` 的数据类型既不是float16也不是float32， `labels` 不是int32。
         - **ValueError** - `logits` 不是二维Tensor， `labels` 和 `weight` 不是一维Tensor。 `logits` 的第一个维度不等于 `labels` ， `logits` 的第二个维度不等于 `weight` 。
+        - **ValueError** - `labels` 的取值超出 :math:`[0, C-1]` ，其中 :math:`C` 表示类的数量。

mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nllloss_cpu_kernel.cc

@@ -25,6 +25,7 @@ namespace kernel {
 namespace {
 constexpr size_t kNLLLossInputsNum = 3;
 constexpr size_t kNLLLossOutputsNum = 2;
+constexpr int minLabelNum = 0;
 const std::map<Reduction, ReductionType> kReductionMap = {
   {Reduction::MEAN, Reduction_Mean}, {Reduction::REDUCTION_SUM, Reduction_Sum}, {Reduction::NONE, Reduction_None}};
 }  // namespace
@@ -82,6 +83,15 @@ bool NLLLossCpuKernelMod::Launch(const std::vector<kernel::AddressPtr> &inputs,
   const auto *weight = reinterpret_cast<float *>(inputs[kIndex2]->addr);
   auto *loss = reinterpret_cast<float *>(outputs[kIndex0]->addr);
   auto *total_weight = reinterpret_cast<float *>(outputs[kIndex1]->addr);
+  if (logits == NULL || labels == NULL || weight == NULL) {
+    MS_LOG(EXCEPTION) << "Nllloss does not support null input";
+  }
+
+  for (int i = 0; i < nllloss_param_.batch_; i++) {
+    if (labels[i] < minLabelNum || labels[i] > nllloss_param_.class_num_) {
+      MS_EXCEPTION(ValueError) << "For '" << kernel_name_ << "', the label must in scope[0, C-1], but got" << labels[i];
+    }
+  }
 
   int ret = NLLLoss(logits, labels, weight, loss, total_weight, &nllloss_param_);
   if (ret != static_cast<int>(NNACL_OK)) {