ResNet.forward() missing 1 required positional argument: 'x'

这个错误通常是由于在调用ResNet的forward()函数时，没有向其传递所需的参数x导致的。在ResNet中，forward()函数需要接收输入数据x作为参数来进行前向传递计算，如果没有提供x参数，则会出现该错误。因此，请确保在调用ResNet的forward()函数时，正确地传递了输入数据x参数。例如，如果使用PyTorch框架，则可以像这样调用函数：`output = resnet.forward(x)`，其中x是输入数据。

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ResNet18.__init__() missing 1 required positional argument: 'classes_num'

ResNet18是PyTorch中预训练的深度残差网络模型之一，它基于Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》。`__init__()`函数是一个特殊的方法，用于初始化模型结构。在这个情况下，错误提示"missing 1 required positional argument: 'classes_num'"表示当你创建ResNet18实例时，缺少了一个必需的位置参数`classes_num`。

`classes_num`通常代表分类的数量，即模型期望输入图像有多少种类别。这个参数在构建模型时会被用来设置全连接层（classification layer）的大小，以便于在训练过程中将特征映射到特定的类别。

解决这个问题的方法是在调用`ResNet18(classes_num=...)`构造函数时，传入正确的类别数。例如：

num_classes = 1000  # 假设是1000个类别
resnet18_model = ResNet18(num_classes=num_classes)

调用torchvision的model，TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'params'

当你尝试通过PyTorch的`torchvision`模块加载模型并初始化它时，遇到`TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'params'`这样的错误，通常意味着你在创建模型实例时缺少必要的参数。`params`可能是表示模型参数的必需参数，比如权重文件（如`.pt`文件）或者是模型配置信息。

`torchvision`中的很多预训练模型都是从`torch.nn.Module`派生的，它们需要在初始化时传入模型的参数，这可能包括模型结构、学习率等设置。例如，如果你想要加载`torchvision.models.resnet18()`，你应该像下面这样：

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 如果需要，你可以选择加载自定义参数
# model.load_state_dict(torch.load('your_model_params.pth'))

# 如果忘记提供参数，则会报错，因为默认构造函数期望有pretrained参数
# 错误：TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'params'

要解决这个问题，你需要检查文档确认特定模型需要哪些初始化参数，然后提供正确的参数值。如果是因为缺少参数文件，记得提供模型参数的路径。如果还有疑问，可以查阅官方文档或者搜索相关的教程。