labels argument cannot be None when kwargs are passed这是什么意思,在python中如何解决
时间: 2023-07-15 16:12:54 浏览: 217
这个错误提示通常出现在使用TensorFlow或Keras等深度学习框架时,当我们传递了一些参数(kwargs)给fit()或evaluate()等函数时,但是没有同时传递标签(labels),即fit(x, **kwargs)或evaluate(x, **kwargs)。这个错误提示告诉我们,我们必须在传递kwargs的同时传递标签。
解决方法是在函数中传递标签,例如:
```
model.fit(x_train, y_train, **kwargs)
```
或者将kwargs参数设置为空字典,例如:
```
model.evaluate(x_test, y_test, **{})
```
这样就可以避免这个错误了。
相关问题
python出现labels argument cannot be None when kwargs are passed
这个错误通常是因为在函数调用时,给定了关键字参数kwargs,但没有给定必须的参数labels。如果你想使用kwargs参数,那么需要确保labels参数也被正确地传递了。
例如,如果你在使用sklearn库中的某个分类器或回归器时出现该错误,那么可能是因为你没有传递y参数(即标签),而是传递了kwargs参数。可以检查一下函数调用中是否缺少了y参数。
如果你需要更具体的帮助,请提供更多代码和上下文,这样我才能更好地帮助你解决问题。
labels argument cannot be None when kwargs are passed
这个错误通常出现在使用 TensorFlow 的 model.fit() 函数时,当你传递了一些关键字参数(kwargs),但是没有传递 labels 参数时会出现这个错误。
解决方法是确保你传递了正确的参数。确保你的 labels 参数不为 None,或者确保你没有意外地传递了某些不需要的关键字参数。
另外,如果你使用的是 Keras Sequential 模型,你可以在定义模型时指定输入的 shape,这样就不需要在 fit() 函数中指定输入的 shape。例如:
```
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
这样你就不需要在 fit() 函数中指定输入的 shape 了。