TypeError: Got an unexpected keyword argument 'keep_dims'

这个错误通常出现在 TensorFlow 版本升级后，由于某些参数的变化导致代码出现错误。在 TensorFlow 1.x 中，`keep_dims` 是可以用作参数的，但在 TensorFlow 2.x 中，`keepdims` 取代了 `keep_dims`，以避免这种错误的发生。

要解决这个错误，你需要将 `keep_dims` 改为 `keepdims`。例如，如果你的代码中有这样的语句：

result = tf.reduce_sum(x, axis=1, keep_dims=True)

那么你需要将其改为：

result = tf.reduce_sum(x, axis=1, keepdims=True)

这样就能避免这个错误了。

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TypeError: SemiDataset: __init__() got an unexpected keyword argument '_delete_'

这个错误提示是在使用SemiDataset类的时候出现的，__init__()方法传入了一个不被期望的关键字参数'_delete_'。这个错误可能是由于代码中对SemiDataset类的调用有误导致的。建议检查代码中对SemiDataset类的调用，确保传入的参数符合该类的要求。如果问题仍然存在，可以尝试查看SemiDataset类的文档或者寻求相关技术支持。

TypeError: got an unexpected keyword argument 'pos_label'

`TypeError: got an unexpected keyword argument 'pos_label'` 这是一个常见的 Python 错误，当你在调用某个函数或方法时使用了一个不存在的关键字参数 `pos_label`，但这个函数的定义中并没有接受这个参数，Python 解释器就会抛出这样的错误。`pos_label` 通常用于二分类任务中的某些库，比如 scikit-learn 中的 `sklearn.metrics.accuracy_score()` 或者一些混淆矩阵生成函数，这些函数可能期望的是 `true` 或 `first` 这样的默认值，而不是一个自定义的 `pos_label`。

例如，如果你在调用 `accuracy_score(y_true, y_pred, pos_label="my_label")` 而函数实际只接受 `y_true`、`y_pred` 这两个参数，就会出现这个错误。