TypeError: StepLR.__init__() missing 1 required positional argument: 'optimizer'

时间: 2023-11-11 08:02:55 浏览: 45
TypeError: StepLR.__init__() missing 1 required positional argument: 'optimizer' 这个错误通常是由于在调用StepLR类的初始化函数时缺少了一个必需的参数optimizer引起的。您需要在初始化StepLR类时传递一个optimizer参数来解决这个问题。
相关问题

TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'

如果您使用 TensorFlow 1.x 版本构建模型并训练模型时出现 `TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'` 错误,通常是因为在调用 `minimize` 函数时未指定 `var_list` 参数。在 TensorFlow 1.x 版本中,`minimize` 函数需要传入一个变量列表,以指定需要更新的变量。例如: ```python import tensorflow as tf # 定义模型和损失函数 model = tf.keras.models.Sequential([...]) loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 创建优化器和变量列表 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01) var_list = model.trainable_variables # 计算梯度并更新变量 grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss_fn(model.output, y)) optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, var_list=var_list) ``` 在上面的示例中,`var_list` 参数指定了需要更新的变量列表,即模型中的所有可训练变量。如果您没有指定 `var_list` 参数,会出现 `TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'` 错误。 如果您使用 TensorFlow 2.x 版本,则不需要指定 `var_list` 参数,因为在 TensorFlow 2.x 版本中,优化器会自动管理变量。例如: ```python import tensorflow as tf # 定义模型和损失函数 model = tf.keras.models.Sequential([...]) loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 创建优化器并计算梯度 optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(x) loss = loss_fn(y, y_pred) grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) # 更新变量 optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) ``` 在上面的示例中,优化器会自动管理变量,因此不需要指定 `var_list` 参数。

TypeError: init_router() missing 1 required positional argument: 'st1'

这个错误提示是初始化函数`init_router()`缺少一个必需的位置参数`st1`。根据错误提示,你需要确保在调用`init_router()`时传入了正确的参数。请检查你的代码,确认是否正确传递了`st1`参数。如果没有,请添加该参数并传递正确的值。这样就可以解决这个错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [已解决TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: ‘c2](https://blog.csdn.net/qq_46008620/article/details/130625066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate 解决方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38702417/14910701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

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