TypeError: zero_grad() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误通常发生在 PyTorch 中的 backward() 函数之后，因为在进行反向传播之前需要先清空梯度（gradient）。在 PyTorch 中，清空梯度的方式是通过在优化器对象上调用 zero_grad() 方法来实现。所以，这个错误提示的意思是你没有正确地调用 zero_grad() 方法。

要解决这个问题，你需要找到你的代码中的优化器对象，并在调用 backward() 方法之前，在该对象上调用 zero_grad() 方法。例如：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新参数

请注意，zero_grad() 方法需要在每次迭代之前调用，以确保梯度被正确清空。

相关问题

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: '_dgl'

这个错误通常表示在创建类实例时，没有传入必需的参数。具体来说，这个错误可能是由于以下原因之一造成的：

1. 您在类的构造函数中定义了一个必需的参数，但是在创建类实例时没有提供它。
2. 您可能误传递了错误的参数或参数类型，导致构造函数无法正确初始化类实例。

要解决这个错误，您需要检查类的构造函数定义，确保所有必需的参数都被正确地传递给它们。如果问题仍然存在，请仔细检查传递给构造函数的参数是否正确，并确保传递的参数类型与构造函数定义中的参数类型相匹配。

报错：TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete'

这个错误通常是由于在定义模型字段时，没有正确指定关联模型和on_delete参数导致的。on_delete参数用于指定在关联模型中删除记录时的操作行为，例如CASCADE、PROTECT、SET_NULL等。

解决方法：

1.检查模型字段定义，确保正确指定了关联模型和on_delete参数。

2.如果使用的是Django 2.0或更高版本，建议使用on_delete=django.db.models.CASCADE等参数。

3.如果使用的是Django 1.9或更早版本，建议使用on_delete=models.CASCADE等参数。