typeerror: __init__() got an unexpected keyword argument 'pretrained'

### 回答1：
这个错误是因为在调用某个函数时，传入了一个该函数不支持的参数"pretrained"。可能是因为该函数的版本不支持该参数，或者该参数的名称被拼写错误。需要检查一下该函数的文档，确认该函数是否支持该参数，以及该参数的正确拼写方式。

### 回答2：
这个错误信息意味着 __init__() 函数使用了一个不被预期的关键字参数 'pretrained'。

通常情况下，当你在调用 Python 中的一个类的构造函数时，你可以传递以该类定义中指定的名称为关键字参数的值，以初始化该类的对象。例如：

class MyClass:
  def __init__(self, arg1, arg2):
    self.arg1 = arg1
    self.arg2 = arg2

obj = MyClass(arg1='value1', arg2='value2')

但是，当类定义中没有指定关键字参数 'pretrained' 时，如果在初始化时使用该关键字参数，就会出现 TypeError 错误。这通常是因为项目中使用的类是旧的或不完整的版本，其中缺失了所需的参数，或者参数名称已更改。

对于这种情况，可能需要查找文档或源代码，以确定是否应该使用该参数，以及如何正确地使用它。同时，可以尝试更新或升级项目中使用的类，以确保它是最新、最完整的版本。最后，如果仍然无法解决该错误，可以向相关社区或论坛寻求帮助。

### 回答3：
该错误通常发生在使用PyTorch构建深度学习模型时，当尝试通过在模型构造函数中传递“pretrained”参数进行预训练时。这种错误是由于模型构造函数并没有预定义“pretrained”参数，导致该关键字参数被视为未知或意外的参数而产生的。

解决此错误的方法很简单，只需要查看要构建的深度学习模型的构造函数是否支持“pretrained”参数。如果该模型支持预训练，通常会有预定义的参数名称来 指示该参数和相应的默认值。如果该模型不支持“pretrained”参数，那么在构造函数中将其传递会导致出现TypeError错误。

当然，还有其他可能导致此错误的原因，如参数传递不正确、导入模块不完整或正在使用的PyTorch版本与模型的API不兼容等。因此，在遇到TypeError错误时，还应该检查其他相关因素。在解决此问题之前，建议将错误的完整跟踪信息记录下来以便更好地理解问题所在。