TypeError: func() got an unexpected keyword argument name
时间: 2023-08-01 19:07:23 浏览: 317
这个错误通常表示你在调用函数时传递了一个函数不支持的关键字参数。可能原因是:
1. 函数定义没有指定该关键字参数;
2. 传递给函数的参数名拼写错误;
3. 函数调用时传递了不必要的参数。
要解决这个问题,你可以检查函数定义和调用中的参数名是否一致,或者尝试删除不必要的参数。如果你需要更多的帮助,请提供更多的上下文和代码示例。
相关问题
上述代码出现TypeError: ce_loss() got an unexpected keyword argument 'target'错误,请问如何改正
根据错误提示,`ce_loss()` 函数不支持 `target` 这个关键字参数,因此需要将代码中的 `target` 改成 `labels`。同时,需要将 `kappa` 作为标签传递给 `ce_loss()` 函数,而不是作为独立的参数传递。修改后的代码如下:
```
def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01):
"""Create adversarial examples using CW algorithm
Args:
- x: input image
- model: the neural network model
- loss_func: the loss function to use
- c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4)
- kappa: the confidence parameter (default=0)
- num_iter: number of iterations for the algorithm (default=100)
- lr: learning rate for the optimization (default=0.01)
Returns:
- x_adv: adversarial example
"""
x_adv = x.clone().detach().requires_grad_(True)
for i in range(num_iter):
output = model(x_adv)
loss = loss_func(output, kappa * torch.ones_like(output), labels=x, adversary=x_adv, c=c)
model.zero_grad()
loss.backward()
with torch.no_grad():
x_adv += lr * x_adv.grad
x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35)
x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1)
x_adv.requires_grad_()
return x_adv.detach()
```
在调用 `loss_func()` 函数时,这里使用了 `kappa * torch.ones_like(output)` 将 `kappa` 扩展成与 `output` 相同的形状,作为标签传递给 `ce_loss()` 函数。
File "D:/大学资料/pythonProject111111/venv/111.py", line 751, in <module> print(func(a=50, b=60,args=(3,5,6))) TypeError: func() got an unexpected keyword argument 'args'
这个错误提示是因为你调用了一个名为`func`的函数,并且传递了不支持的关键字参数`args`。这可能是因为该函数没有定义`args`参数,或者你在调用函数时将`args`错误地传递给了另一个参数。你可以检查一下`func`函数的定义以及在调用该函数时传递的参数。如果你想传递多个参数,可以使用一个元组或列表来将它们打包成一个参数。例如:
```
def func(a, b, *args):
# do something
pass
print(func(50, 60, 3, 5, 6))
```
在这个例子中,`*args`用来接收任意数量的额外参数。
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