TypeError: forward() missing 2 required positional arguments: 'skip_input' and 'noise_level'
时间: 2024-09-23 17:15:10 浏览: 54
这个TypeError通常出现在使用深度学习模型(如PyTorch中的神经网络)时,特别是当你尝试调用`forward()`函数,该函数期望两个位置参数:`skip_input`和`noise_level`,但你在传递参数时缺少了这两个。
`forward()`是PyTorch模型的标准前向传播函数,用于处理输入数据并生成预测结果。`skip_input`可能是模型的一个预期输入,可能是来自残差连接的部分,`noise_level`可能是添加噪声到输入的级别,这在一些训练策略(如dropout或数据增强)中常见。
解决这个问题,你需要确认以下两点:
1. 确保你在调用`forward()`时已经为这两个参数提供了适当的值。检查你的代码中`forward`函数的调用是否正确,包括这两个参数是否已经被赋值并且包含在传入的参数列表里。
```python
output = model.forward(skip_input=your_skip_input, noise_level=noise_level)
```
2. 如果`skip_input`或`noise_level`不是必需的,确保文档或函数签名明确说明它们是否是可选的,或者检查模型实现是否支持这些参数。
如果依然不确定,可以查看具体的模型源代码或相关文档来获取更准确的帮助。
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```python
def svmModel(X_train, y_train, X_test, y_test, type):
# ...
```
那么你在调用该函数时需要像下面这样传入参数:
```python
svmModel(X_train, y_train, X_test, y_test, 'linear')
```
这里假设 `type` 参数需要传入一个字符串类型的值,例如 `'linear'`。你需要根据自己的代码来确定参数的类型和值,以避免出现上述错误。
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