typeerror: conv2d_v2() got an unexpected keyword argument 'filter'
时间: 2023-04-29 09:06:00 浏览: 125
这个错误是因为 conv2d_v2() 函数中使用了一个意外的关键字参数 'filter'。可能是因为该函数的语法已经发生了变化,而您使用的代码还是老的语法,导致此错误发生。建议检查代码中的函数参数是否正确。
相关问题
TypeError: conv_block() got an unexpected keyword argument 'dilation_rate'
抱歉,我犯了一个错误。在上述代码中,我错误地将 `dilation_rate` 作为 `conv_block()` 函数的参数传递,而实际上 `dilation_rate` 是 `Conv2D` 层的参数。请修改 `DeepLabV3Plus` 函数中的代码如下:
```python
def conv_block(inputs, filters, kernel_size=3, strides=1):
x = Conv2D(filters, kernel_size, strides=strides, padding='same', dilation_rate=1)(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
return x
```
将 `dilation_rate` 参数移动到 `Conv2D` 层,并将其设为默认值1。这样应该就可以解决该错误。非常抱歉给你带来困扰!
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'kernel_size'
出现TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'kernel_size'错误通常是因为使用了不支持的参数或参数名称拼写错误。解决方法是检查代码中的参数名称是否正确,并确保使用的参数是支持的。
以下是两个可能出现此错误的例子及其解决方法:
1. PyTorch中的卷积层nn.Conv2d(),如果使用了不支持的参数名称,例如kernel_size拼写错误为kernal_size,就会出现此错误。正确的使用方法如下:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 使用卷积层
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
out = conv_layer(x)
```
2. TensorFlow中的Embedding层tf.keras.layers.Embedding(),如果使用了不支持的参数,例如indices,就会出现此错误。正确的使用方法如下:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个Embedding层
embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=64)
# 使用Embedding层
input_data = tf.random.uniform((32, 10), dtype=tf.int32, minval=0, maxval=1000)
output_data = embedding_layer(input_data)
```
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