TypeError: __sigmoid() takes 1 positional argument but 2 were given

最新推荐文章于 2024-04-01 11:29:30 发布
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本文解决了在实现Sigmoid函数过程中出现TypeError的问题,错误提示为 '__sigmoid() takes 1 positional argument but 2 were given'。问题根源在于函数定义时参数数量不足,正确的定义应当包含两个参数。
D东东锵
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【Error】报错--torch.nn.Sigmoid()：__init__() takes 1 positional argument but 2 were given
Danger的博客
02-15 3788
【Error】报错--torch.nn.Sigmoid()：__init__() takes 1 positional argument but 2 were given
TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given
qq_36852840的博客
07-14 3339
最近在更改MS-AAGCN模型的时候出现了这个问题 然后搜了一下，发现原因是，应传一个参数，但是给赋值了2个 然后又去看了一下nn.Sigmoid()方法，官网给出的例子如下 然后把 s = nn.Sigmoid(x1) 改为 s = nn.Sigmoid() x1 = s(x1) 代码就可以正常运行了。 ...
sigmoid函数时报错误
wangchaoxjtu的专栏
06-10 3423
在使用sigmoid函数时报这个错误，看到了有个博客说是因为类的调用出现错误，但是不知道怎么改。 错误写法 x = nn.Sigmoid(x) 1 2 正确写法 outlayer = nn.Sigmoid() # 需要先对类实例化，才能调用 x = outlayer(x) 1 2 3 官网例子： m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() input = torch.randn(3, requires_grad=True) target = torch.empty(3).r
Python: TypeError: xxx() missing 1 required positional argument: ‘xx‘；函数参数总结
mzhan017的博客
07-09 6312
python 函数参数的总结
这是我的代码，TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'这是运行后出现的错误原因，请解决
04-17
嗯，用户在使用Keras构建LSTM模型时遇到了TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'的错误。这个问题看起来和之前提到的引用[1]中的情况类似，那里是缺少了'states'参数。但现在用户...
m_ = torch.nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) 报错TypeError: CACM.__init__() missing 1 required positional argument: 'out_channels'
最新发布
11-20
报错 `TypeError: CACM.__init__() missing 1 required positional argument: 'out_channels'` 表明在实例化 `CACM` 类时，没有提供必需的 `out_channels` 参数。在代码 `m_ = torch.nn.Sequential(*(m(*args) for _...
self.tail= nn.ModuleList([ nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), Swish(), nn.ConvTranspose2d(32, 16, kernel_size=(2, 1), stride=(2, 1)), nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=(1, 3), stride=(1, 3), padding=(0, 1)), nn.Conv2d(8, 2, kernel_size=(1, 3), stride=(1, 3)) ]) 报错了Exception has occurred: TypeError forward() takes 1 positional argument but 2 were given， 检查一下什么问题
09-29
错误信息 `TypeError: forward() takes 1 positional argument but 2 were given` 表明： 1. PyTorch 在调用模块时会自动传递 `self` 参数 2. 您的 `Swish` 类的 `forward` 方法可能错误地定义为： ```python def...
TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[32], line 97 95 # 反标准化并应用约束 96 synthetic_data = scaler.inverse_transform(synthetic) ---> 97 synthetic_data = apply_physical_constraints(synthetic_data) 98 # 生成标签（使用代理模型） 99 print("\n训练代理模型生成标签...") TypeError: apply_physical_constraints() missing 1 required positional argument: 'encoder'
03-19
#### **方案2：修改函数定义（若无需encoder）** 如果函数逻辑实际不需要编码器： ```python def apply_physical_constraints(data): # 移除encoder参数 return data.clamp(min=0, max=1) # 示例：简单范围约束 ```...
``` X_train = np.load('X_train.npy') y_train = np.load('y_train.npy') X_val = np.load('X_val.npy') y_val = np.load('y_val.npy') X_test = np.load('X_test.npy') y_test = np.load('y_test.npy') class DDCTrainer: def __init__(self, input_dim): self.input_dim = input_dim self.domain_loss_weight = 0.1 # 领域损失权重 # 构建特征提取网络 self.feature_extractor = self.build_feature_extractor() # 完整模型构建（包括分类头） self.classifier_model = self.build_classifier(self.feature_extractor) @staticmethod def build_feature_extractor(): model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(None,)), Dropout(0.5), Dense(32, activation='relu'), ]) return model @staticmethod def build_domain_discriminator(feature_extractor_output_dim): model = Sequential([ Dense(16, activation='relu', input_shape=(feature_extractor_output_dim,)), Dense(1, activation='sigmoid'), # 判断是否属于源领域或目标领域 ]) return model def build_classifier(self, feature_extractor): classifier_head = Sequential([ feature_extractor, Dense(2, activation='softmax') # 分类任务为两类 ]) classifier_head.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return classifier_head def compute_domain_confusion(self, features_source, features_target): """ 计算领域间混淆度 """ mean_features_source = np.mean(features_source, axis=0) mean_features_target = np.mean(features_target, axis=0) confusion_distance = euclidean(mean_features_source, mean_features_target) return confusion_distance def simulate_ddc_training(ddc_trainer, source_data, target_data, epochs=10, batch_size=32): for epoch in range(epochs): # 提取特征 features_source = ddc_trainer.feature_extractor.predict(source_data[0]) features_target = ddc_trainer.feature_extractor.predict(target_data[0]) # 更新特征提取器以最小化领域差异 domain_confusion = ddc_trainer.compute_domain_confusion(features_source, features_target) print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs} - Domain Confusion Distance: {domain_confusion:.4f}") # 对齐分布的同时训练分类器 history = ddc_trainer.classifier_model.fit( *source_data, validation_data=target_data, epochs=1, batch_size=batch_size, verbose=0 ) val_accuracy = history.history['val_accuracy'][0] print(f"\tValidation Accuracy on Target Data: {val_accuracy * 100:.2f}%\n") if __name__ == "__main__": # 初始化 DDC Trainer 并设置输入维度 input_dim = X_train.shape[1] trainer = DDCTrainer(input_dim=input_dim) # 模拟源域和目标域划分（假设一部分是源域，另一部分为目标域） source_data = (X_train[:len(X_train) // 2], y_train[:len(y_train) // 2]) # 源域 target_data = (X_val, y_val) # 目标域 # 开始模拟 DDC 过程 simulate_ddc_training(trainer, source_data, target_data, epochs=10, batch_size=32)```TypeError: build_feature_extractor() missing 1 required positional argument: 'input_dim'
04-01
然而，错误信息 `TypeError: build_feature_extractor() missing 1 required positional argument: 'input_dim'` 表明函数 `build_feature_extractor()` 缺少了一个必要的位置参数 `input_dim`。这是因为当前的 `...
在调模型测试test代码中遇到的问题
NanXian Lin的博客
04-14 1711
1.test中出现的问题 RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same 原因： model没有加载到cuda里面，而数据在cuda中。 解决： 在model.eval（）之前加model.cuda()把模型加载到cuda里面 2.问题 TypeError: sigmoid(): argument 'input' (position
Pytorch训练GoogLeNet时损失函数报错
qq_44980390的博客
12-29 5970
报错信息： TypeError: cross_entropy_loss(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not GoogLeNetOutputs 需要把model输出的GoogLeNetOutputs转化为适用于损失函数的logits形式 output = model(x) output = output.logits
stylegan conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not tuple 训练出错
weixin_44340277的博客
07-13 963
废好大个劲，查了几一天，最后发现是训练的数据集 必须在根文件夹 下 只能有一个子文件夹 （装着你的数据）不然 如果直接下载ffhq的话，就会出现一堆个文件夹 总结 ： 就是把数据装到 一个 子文件夹 就可以啦...
TypeError系列之：TypeError: conv2d(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not NoneType
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qq_41368074的博客
04-16 3万+
这里出现类似错误往往是因为，conv2d()函数的第一个参数，需要时一个tensor行的数据，然而却赋值成了not后给的类型。 我出现问题的原因是，中间有一个函数缺少返回值，因此会造成NoneType的错误。其余错误类似，只需把送给conv2d()的数据转换成tensor即可； 这里：numpy 和 tensor数据相互转换的方法： 1.numpy->tensor data = to...
takes no arguments 报错原因及解决
qq_45441438的博客
10-23 1万+
在_init_左右两边分别加一个“_”直接改成__init__，即可解决。_init_是错误的，__init__才是正确的，具体可参考下图。init前后都应该有2个如图的字符，而不是只有一个。原文：takes no arguments。
TypeError: dropout(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not str
qq_41654608的博客
12-09 4619
https://stackoverflow.com/questions/65082243/dropout-argument-input-position-1-must-be-tensor-not-str-when-using-bert
【PyTorch】成功解决TypeError: linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-01 4858
🔥【PyTorch攻略】告别TypeError，轻松玩转张量运算！🚀 遇到TypeError，linear()函数不接受NumPy数组？别担心，本文带你轻松解决！💡我们将深入探讨Tensor与NumPy数组的转换技巧，让你在PyTorch中如鱼得水。同时，举一反三，教你如何应对其他TypeError。📘调试与错误处理、实战经验分享，助你成为PyTorch高手！最后，总结展望，让你在深度学习的道路上越走越远！#PyTorch #TypeError #张量运算 #深度学习 #实战经验
TypeError: conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not NoneType
zzzzzfffftttt的博客
03-10 2930
报错信息：卷积的输入应该是tensor，而不是Nonetype。 输入的图片是正常的tensor，但是为什么会报错。 通过定位与检测，发现我写一个自定义常规卷积的时候，忘记return了。 class BasicBlock(nn.Module): expansion=1 def __init__(self): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(3,3,kernel_size=3,str
TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str
weixin_42613360的博客
02-14 1676
这个错误提示说，在调用dropout函数时，第一个参数(位置为1)必须是Tensor类型，而不是字符串类型。 可能是因为您在调用dropout函数时，传递的参数类型不是Tensor，而是字符串。您需要检查您的代码，确保dropout函数的参数是正确的Tensor类型。 ...
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