【Error】TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'inputs'

本文记录了解决PyTorch模型中Decoder类的forward方法参数错误的过程。通过逐步调试和修改,最终发现并修正了传入参数名称不匹配的问题。

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报错信息

Traceback (most recent call last): 

  File "main_batch.py", line 51, in train
    results = Decoder(inputs=out_sents_, encoder_hidden=en_hidden, encoder_outputs=en_output)
  File "/users4/zsun/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 206, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)

TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'inputs'

 

看到这篇文章:http://blog.youkuaiyun.com/u012965373/article/details/53689237

更改为:results = Decoder(input=out_sents_, encoder_hidden=en_hidden, encoder_outputs=en_output)

仍然报错:TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'input'

 

更改为:

results = Decoder(out_sents_, en_hidden) #, encoder_outputs=en_output

错误解决。

### 解析 `TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'input_ids'` 当遇到`forward()`函数抛出`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'input_ids'`错误时,通常意味着传递给模型的参数名不被接受。这可能是由于API变更、库版本更新或配置文件设置不当引起的。 对于此类问题的一个常见解决方案是在初始化模型实例之前确认使用的PyTorch版本以及相关依赖项是否匹配项目需求[^1]。如果最近升级了某些包,则可能需要调整代码以适应新的接口定义。 具体到`input_ids`作为关键字参数传入的情况: - 验证当前环境中安装的Transformers库版本与文档说明一致。 - 查看官方文档中有关于如何正确构建输入张量的部分,确保按照最新指南操作[^4]。 另外值得注意的是,在一些情况下,即使提供了合法的关键字参数,但如果这些参数不属于特定类别的构造器签名的一部分,也会引发类似的异常。因此建议检查所用预训练模型的具体实现细节,并对照其预期接收哪些类型的输入数据来修正调用方式。 #### 示例代码 假设正在使用Hugging Face Transformers库加载BERT模型进行文本分类任务,下面是一个简单的例子展示怎样避免上述提到的问题: ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) # 使用解构的方式传递所有必要的tensor对象给forward() ``` 在这个案例里,通过`**inputs`语法可以自动展开字典并将其中的内容作为命名参数传递给`forward()`方法,从而防止手动指定可能导致的拼写错误或其他兼容性问题。
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