GameActions.__init__() missing 1 required positional argument: 'poco' 为什么会报错呢
时间: 2024-09-06 13:06:40 浏览: 36
这个错误提示表明在调用`GameActions.__init__()`这个构造函数时,缺少了一个必需的、位置参数`poco`。在Python中,当你定义一个类的构造函数`__init__`时,可以设定一些参数,这些参数可能包括位置参数和关键字参数。位置参数是指在调用函数时,参数的位置必须与定义时的位置匹配。
具体到这个错误,很可能是在`GameActions`类的定义中,`__init__`方法被设计为需要一个名为`poco`的位置参数。而当尝试创建`GameActions`类的实例时,没有提供这个必需的参数,或者提供的参数顺序与构造函数定义的不一致,因此Python解释器抛出了这个错误。
例如,如果你定义了如下的类:
```python
class GameActions:
def __init__(self, poco):
self.poco = poco
```
那么你应该这样创建类的实例:
```python
poco = ... # 假设这里已经有一个poco对象
actions = GameActions(poco)
```
如果你尝试用下面的方式创建实例,就会出现你提到的错误:
```python
actions = GameActions() # 缺少了必需的 'poco' 参数
```
相关问题
上述代码运行报错:TypeError: MultiHeadAttention.__init__() missing 1 required positional argument: 'head_size'
错误提示说明你在初始化`MultiHeadAttention`层时缺少了一个名为`head_size`的必需位置参数。在Transformer架构中,`head_size`通常是指每个注意力头的大小,即查询、键和值向量的维度。在Keras版本中,这可能是由于API更新导致的,或者文档中的示例未更新。
修复这个错误,你需要提供`head_size`参数,它应该等于`units`(在这个例子中是`256`)。这里是修正后的代码段:
```python
# 更新为指定 head_size
model = Sequential([
LSTM(units=256, input_shape=train_dataset.shape[-2:], return_sequences=True),
Dropout(0.2),
MultiHeadAttention(head_size=256, num_heads=8, dropout=0.2), # 现在传入了 head_size 参数
LSTM(units=256, return_sequences=True),
Dropout(0.2),
LSTM(units=128, return_sequences=True),
LSTM(units=128, return_sequences=False),
Dense(1)
])
```
现在你应该可以正常地创建模型而不会遇到TypeError了。
TypeError: _SpecialForm.__init__() missing 1 required positional argument: 'doc'
这个错误通常是因为在定义一个类时,没有正确继承父类。在 Python 中,如果你定义一个类并且想要从其他类继承属性和方法,你需要在类定义中指定父类。
例如,下面是一个没有继承父类的错误示例:
```python
class MyClass:
def __init__(self, name):
self.name = name
def say_hello(self):
print(f"Hello, my name is {self.name}!")
```
这个类缺少继承父类的语句,应该这样改写:
```python
class MyClass(SomeParentClass):
def __init__(self, name):
super().__init__()
self.name = name
def say_hello(self):
print(f"Hello, my name is {self.name}!")
```
在这个示例中,`MyClass` 类继承了 `SomeParentClass` 类,并且使用了 `super()` 函数来调用父类的 `__init__()` 方法,以便初始化父类的属性。
如果你能提供更多的上下文信息,我可以更准确地帮助你解决这个问题。
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