TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'same_on_batch'
时间: 2023-07-16 20:11:29 浏览: 51
这个错误通常发生在使用 Keras 的 Conv2D 或 Convolution2D 层时,因为这些层在较早的版本中没有 same_on_batch 参数。解决这个问题的方法是升级 Keras 版本或使用 padding 参数代替 same_on_batch。
如果你使用的是 Keras 1.x 版本,请使用 padding 参数:
```python
Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')
```
如果你使用的是 Keras 2.x 版本,请升级到最新版本,或者将 same_on_batch 参数删除:
```python
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')
```
这应该可以解决这个错误。
相关问题
TypeError: _mean() got an unexpected keyword argument 'dim'
我很抱歉,看起来您使用的PyTorch版本较低,不支持在`mean()`函数中使用`dim`参数。在早期版本的PyTorch中,您可以使用`mean()`函数的`dim`参数来沿着指定的维度计算平均值,但是在更新的版本中,`mean()`函数的参数已经更新为`dim`变成了`dim`和`keepdim`两个参数。
如果您使用的是早期版本的PyTorch,可以尝试使用以下代码:
```python
import torch
# 假设有一个张量tensor,形状为[batch_size, 2]
tensor = torch.randn(4, 2)
# 计算两列的平均值,dim=0表示对第一个维度求平均值,即对每一列求平均
mean = torch.mean(tensor, dim=0)
print(mean)
```
如果您使用的是更新的版本,可以尝试使用以下代码:
```python
import torch
# 假设有一个张量tensor,形状为[batch_size, 2]
tensor = torch.randn(4, 2)
# 计算两列的平均值,dim=0表示对第一个维度求平均值,即对每一列求平均
mean = torch.mean(tensor, dim=0, keepdim=True)
print(mean)
```
这里,`keepdim=True`表示保持维度不变。输出结果与之前相同,第一个元素为第一列的平均值,第二个元素为第二列的平均值。
运行报错TypeError: objective_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'
抱歉,我的回答中有误。在Pyswarms中使用PSO算法时,不需要将参数空间bounds作为参数传递给目标函数objective_function,而是将其作为PSO优化器的参数传递。因此,您需要将objective_function()函数修改为以下形式:
```python
def objective_function(params):
nb_filters, kernel_size, nb_stacks, dilations, dropout_rate = params
model = create_tcn_model(input_shape=(15,5), output_shape=1, nb_filters=nb_filters, kernel_size=kernel_size, nb_stacks=nb_stacks, dilations=dilations, dropout_rate=dropout_rate)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse')
history = model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=100, validation_data=(val_x, val_y), verbose=0)
return history.history['val_loss'][-1]
```
然后,您可以使用以下代码来运行PSO算法并搜索最佳参数配置:
```python
# 定义PSO优化器并运行PSO算法
optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=5, options={'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w':0.9})
best_cost, best_params = optimizer.optimize(objective_function, iters=50, bounds=bounds)
# 输出最佳参数配置
print('最佳参数配置:')
print('nb_filters:', best_params[0])
print('kernel_size:', best_params[1])
print('nb_stacks:', best_params[2])
print('dilations:', best_params[3])
print('dropout_rate:', best_params[4])
```
这样,PSO算法就可以自动搜索最佳参数配置,而不会报 "TypeError: objective_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'" 错误。希望这次回答能够帮到您。如有其他问题,请随时提出。