TypeError: mse_loss() missing 2 required positional arguments: 'input' and 'target'
时间: 2024-01-20 15:02:08 浏览: 44
这个错误通常发生在使用 PyTorch 的 MSE loss 函数时,没有正确提供输入和目标参数。 MSE loss 函数需要两个参数:输入张量和目标张量。请确保这两个参数都被正确传递给了 MSE loss 函数,并且它们的形状相同。
示例代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch
# 创建输入和目标张量
input_tensor = torch.randn(3, 4)
target_tensor = torch.randn(3, 4)
# 定义 MSE loss 函数
mse_loss = nn.MSELoss()
# 计算 MSE loss
loss = mse_loss(input_tensor, target_tensor)
print(loss)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个随机的 3x4 输入张量和一个随机的 3x4 目标张量。然后,我们定义了 MSE loss 函数并将输入和目标张量传递给该函数。最后,我们打印出计算得到的 MSE loss。
相关问题
TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'input_size' and 'hidden_size'
这个错误通常是因为你在初始化一个类的时候,没有传入必要的参数。请检查你的代码,确认你在实例化类的时候,传入了所有需要的参数。
例如,如果你正在使用 PyTorch 中的 nn.Module 类,它需要传入输入和隐藏层的大小作为参数。你需要在实例化时传入这些参数,例如:
```
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, hidden_size)
model = MyModel(input_size=10, hidden_size=20)
```
在这个例子中,我们在实例化 MyModel 类时传入了两个参数 input_size 和 hidden_size。如果你忘记传入它们中的任何一个,就会出现类似于你遇到的错误。
TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'endog' and 'exog'
这个错误是由于在运行代码时缺少了两个必需的位置参数'endog'和'exog'导致的。根据引用\[2\]中的描述,这个错误可能是在运行tensorflow关于Mnist数据集的训练代码时出现的。要解决这个问题,你需要检查代码中是否正确传递了这两个参数。你可以查看代码中的相关部分,确保正确地传递了'endog'和'exog'参数。如果代码中确实缺少了这两个参数,你需要根据代码的逻辑和需求来确定如何正确地传递它们。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments](https://blog.csdn.net/qq_30007885/article/details/102564035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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