Pytorch报错TypeError : __init__() takes 1 positional argument but 2 were given 原因及解决方法

博主在尝试训练Pytorch模型时遇到TypeError,指出__init__()方法接收了1个位置参数但传入了2个。经过检查,模型定义并无错误,问题出在未实例化网络。在训练代码前添加`net=Cnn()`即可解决问题。实例化是创建模型实例的关键步骤,忽略这一步会导致模型无法正常工作。

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问题Pytorch报错TypeError : __init__() takes 1 positional argument but 2 were given
解决方法: 在网上搜了下,都是说自己的模型定义错误,我看了下,发现也没有错误,就很懵!
然后看看之前的代码发现我没有实例化!!!
贴代码

class Cnn(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Cnn, self).__init__()
        self.Conv = nn.Sequential(
            Conv2dSame(4, 64, 5),
            nn.ReLU(),
            Conv2dSame(64, 128, 4),
            nn.ReLU(),
            Conv2dSame(128, 256, 4),
            nn.ReLU(),
            Conv2dSame(256, 64, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(1024, 512),
            nn.ReLU()
        )
    def forward(self, x):
        x = self.Conv(x)
        return x

这个模块没有毛病。
可总是报错:__init__() takes 1 positional argument but 2 were given
在迭代训练之前加入 实例化这个网络

net  = Cnn()    #   <------------写上这个就行了
#下面就是训练的部分了
for index in range(EPOCH):
      for i, (x, y) in enumerate(train_dataloader):
 	  。。。

要是别的方法不行,可以试一试我的方法! 要说成功解决了,点个赞不过分吧,哈哈哈

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