TypeError: sum() got an unexpected keyword argument 'keepdims'

这个错误通常是因为您正在使用的Python版本不支持`keepdims`参数。`keepdims`参数是在Python 3.2中引入的，如果您的Python版本低于3.2，则不支持该参数。

解决此问题的方法是升级您的Python版本或删除`keepdims`参数。如果您想保留`keepdims`参数，则可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
sum_a = np.sum(a, axis=0, keepdims=True)
print(sum_a)

这将使用NumPy库中的`sum`函数来计算数组`a`的列和，并将`keepdims`参数设置为`True`。这将返回一个形状为`(1,2)`的数组，其中包含列和。

相关问题

TypeError: sum() got an unexpected keyword argument 'level'

这个错误是因为在调用 `sum()` 函数时给它传递了一个名为 `level` 的参数，但是 `sum()` 函数并不接受这个参数。`sum()` 函数用于计算可迭代对象的总和，并且只接受两个参数：可迭代对象和一个可选的起始值。

例如，如果你想计算一个列表的总和，可以这样使用 `sum()` 函数：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(my_list)
print(total)

如果你想给 `sum()` 函数提供一个起始值，可以将它作为第二个参数传递：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
start_value = 10
total = sum(my_list, start_value)
print(total)

请检查你的代码，确保没有在 `sum()` 函数中使用不支持的参数。如果需要更多帮助，请提供更多上下文或代码示例。

TypeError: Got an unexpected keyword argument 'keep_dims'

这个错误通常出现在 TensorFlow 版本升级后，由于某些参数的变化导致代码出现错误。在 TensorFlow 1.x 中，`keep_dims` 是可以用作参数的，但在 TensorFlow 2.x 中，`keepdims` 取代了 `keep_dims`，以避免这种错误的发生。

要解决这个错误，你需要将 `keep_dims` 改为 `keepdims`。例如，如果你的代码中有这样的语句：

result = tf.reduce_sum(x, axis=1, keep_dims=True)

那么你需要将其改为：

result = tf.reduce_sum(x, axis=1, keepdims=True)

这样就能避免这个错误了。