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：

# 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。

相关问题

但是运行出现报错：TypeError: LogisticRegression.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given

这个报错可能是因为你在初始化 `LogisticRegression` 类时传入了两个参数，但是该类只需要一个参数。你可以检查一下你的代码，看看是否有多传递了一个参数给 `LogisticRegression` 类。

另外，如果你使用的是 scikit-learn 中的 `LogisticRegression` 类，它需要传递多个参数，包括正则化参数等。你可以查看一下 scikit-learn 的文档，了解如何正确使用 `LogisticRegression` 类。

上述代码报错：TypeError: WebDriver.__init__() got an unexpected keyword argument 'executable_path'

这个错误通常是因为使用了错误的参数或者版本不兼容导致的。在Python中，使用Selenium时，我们需要指定浏览器驱动的路径，这个路径可以通过executable_path参数来指定。但是，如果你的Selenium版本过低，可能会导致这个参数不被支持，从而出现上述错误。

解决方法：
1. 检查你的Selenium版本是否过低，如果是，请升级到最新版本。
2. 检查你的浏览器驱动是否正确安装，并且路径是否正确。
3. 如果你使用的是Chrome浏览器，可以尝试使用ChromeOptions来指定浏览器驱动路径，例如：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--disable-extensions")
chrome_options.add_argument("--disable-gpu")
chrome_options.add_argument("--no-sandbox") # linux only
chrome_options.add_argument("--headless")

driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options, executable_path='/path/to/chromedriver')