input_KMHrb() takes 2 positional arguments but 3 were given

时间: 2023-10-31 15:22:17 浏览: 187
引用中的错误信息是关于在调用`call`函数时传递了4个参数，但是`__call__()`函数只接受2个位置参数。这意味着在代码中，可能出现了参数传递的错误或者函数签名不匹配的情况。 引用中的错误信息是关于在调用`add_atr()`函数时传递了1个参数，但是函数定义中没有接受任何位置参数。这可能是因为在调用函数时，传入的参数与函数定义中的参数不匹配导致的错误。 引用中的错误信息是关于在调用`__init__()`函数时传递了4个参数，但是函数定义中只接受了3个位置参数。这表示在代码中可能存在参数传递错误或者函数签名不匹配的问题。 根据这些错误信息，你可以检查代码中的函数调用和函数定义，确保参数的数量和类型匹配。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [TypeError: __call__() takes 2 positional arguments but 4 were given](https://blog.csdn.net/qq_45718497/article/details/123972839)[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: 33.333333333333336%"] - *2* [django报错：add_atr() takes 0 positional arguments but 1 was given](https://download.csdn.net/download/weixin_38531788/13753788)[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: 33.333333333333336%"] - *3* [TypeError: __init__() takes 3 positional arguments but 4 were given](https://blog.csdn.net/everysigleday/article/details/127772752)[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: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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根据报错信息中的错误提示，构造函数定义时只需要1个或2个位置参数，但实际给了3个参数。 出错的原因可能是初始化Encoder类时传递参数的个数不正确。在Encoder类的构造函数中应该检查参数的个数是否正确，如果只...

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 61, in <module> _, predicted1 = torch.max(model_res(outputs1.data, 1)) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误提示通常是因为你在调用模型的 forward() 方法时，传递了不必要的参数，导致参数数量不匹配。 在你的代码中，model_res 可能是一个继承自 nn.Module 的模型类，而在调用 model_res 的 forward() ...

TypeError: forward() takes 1 positional argument but 2 were given

The forward() method is the main computation function of the model, and it takes the input tensor as its argument. To fix this error, make sure that you are passing only one argument to the forward...

File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

根据错误提示的位置信息，错误出现在 pointnet2_msg.py 文件的第 154 行，在该行代码中调用了一个 SA_modules[i] 的 forward() 函数，但传入的参数数量不对。 你需要检查一下调用该 forward() 函数的代码，看看...

File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 157, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i], channel_out) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 4 were given

这个错误是因为你在调用 forward() 方法时传入了 4 个参数，但是这个方法只需要 2 个参数。可能是你在调用 forward() 方法时传入了额外的参数，需要检查一下你的代码。如果有多余的参数，可以尝试删除它们或者将...

File "/data/liupeng/pytest/main.py", line 297, in <module> main(config) File "/data/liupeng/pytest/main.py", line 119, in main epoch, scheduler, loss_scaler, mixup_fn, writer) # 得到一个训练精度 File "/data/liupeng/pytest/main.py", line 181, in train_one_epoch logits = model(x, y) File "/home/liupeng/anaconda3/envs/lptorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

根据您提供的错误信息，可以看出是在您的训练代码中调用了 PyTorch 模型的 forward() 函数时传递了多余的参数，导致了这个错误。 您需要检查您的代码中对 forward() 函数的调用，确保只传递了模型输入数据，而没有...

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看起来你传递了 s_input 和 44100 作为两个位置参数，但是 pitch_shift() 只需要一个音频信号作为输入。 你可以尝试修改代码，只传递一个位置参数，如下所示： python s_output = librosa.effects.pitch_...

def train(self, X, y, learning_rate, num_epochs): loss_history=[] for i in range(num_epochs): y_hat = self.forward(X) loss = np.mean(np.square(y_hat - y)) loss_history.append(loss) self.backward(X, y, learning_rate, num_epochs) if i % 100 == 0: print('Epoch', i, '- Loss:', loss) return loss_history # 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.05 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history)b报错ypeError: NeuralNetwork.backward() takes 4 positional arguments but 5 were given

nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.05 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) 希望能够帮到你！

def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)明明在使用SA_modules时只给了l_xyz和l_features两个参数，怎么会报错说 File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given呢？

根据错误信息，可以看出是在调用 self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) 时传入了三个参数，但是 forward() 方法只接受两个参数。这表明 self.SA_modules 中的某个模块在其 forward() 方法中接受了...

def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)明明在使用SA_modules时只给了l_xyz和l_features两个参数，怎么会报错说 File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given呢？第三个参数是什么呢？而它本身倒底需要什么哪两个参数呢？

根据错误提示，self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) 这行代码会调用 SA_modules 中第 i 个 module 的 forward 方法，但是它需要的参数个数是 2，而实际传入了 3 个参数。这个错误提示的第三个参数是...

def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)明明在使用SA_modules时只给了l_xyz和l_features两个参数，怎么会报错说 File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given呢？第三个参数是什么呢？难道是因为我在每个SA模块的最后一层MLP后加入一个Self-Attention层造成的吗？

根据报错信息，看起来你在调用 self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) 时传递了三个参数，而 self.SA_modules[i].forward 只接受两个参数 l_xyz[i] 和 l_features[i]。这可能是因为在 SA_modules ...

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model from keras.layers import * from sklearn.model_selection import train_test_split in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") in_flow = Reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) out_flow = Reshape(out_flow, (D1.shape[0], 5, 109)) c1 = Reshape(c1, (D1.shape[0], 5, 109)) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split((in_flow, out_flow, c1), D1, test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train,y_train, test_size=0.2, random_state=42) input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([X_train[:,0:5,:,:], X_train[:,5:10,:], X_train[:,10:15,:]], y_train, validation_data=([X_val[:,0:5,:,:], X_val[:,5:10,:], X_val[:,10:15,:]], y_val), epochs=10, batch_size=32) test_loss = model.evaluate([X_test[:,0:5,:,:], X_test[:,5:10,:], X_test[:,10:15,:]], y_test) print("Test loss:", test_loss) 程序的运行结果为Traceback (most recent call last): File "C:\Users\liaoshuyu\Desktop\python_for_bigginer\5.23.py", line 11, in <module> in_flow = Reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) TypeError: Reshape.__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given 怎么修改

Reshape函数的第二个参数应该是一个tuple，用来指定重塑后的形状，而你的第二个参数是一个数组，因此报错。你需要修改为以下代码： in_flow = np.reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) ...

def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)明明在使用SA_modules时只给了l_xyz和l_features两个参数，怎么会报错说 File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given呢？

根据报错信息，可以看出forward()方法实际传递了三个参数，而不是只有两个参数。在你的代码中，第一个参数是self，表示类实例本身，第二个参数是pointcloud，第三个参数是在SA_modules中调用forward()方法时隐式传递...

def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01): """ Create adversarial examples using CW algorithm Args: - x: input image - model: the neural network model - loss_func: the loss function to use - c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4) - kappa: the confidence parameter (default=0) - num_iter: number of iterations for the algorithm (default=100) - lr: learning rate for the optimization (default=0.01) Returns: - x_adv: adversarial example """ x_adv = x.clone().detach().requires_grad_(True) for i in range(num_iter): output = model(x_adv) loss = loss_func(output, torch.tensor([kappa]), x, x_adv, c) model.zero_grad() loss.backward() with torch.no_grad(): x_adv += lr * x_adv.grad x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35) x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1) x_adv.requires_grad_() return x_adv.detach()上述代码出现TypeError: ce_loss() takes 2 positional arguments but 5 were given错误，请改正

- x: input image - model: the neural network model - loss_func: the loss function to use - c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4) - kappa: the confidence parameter (default=0...

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块，而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块，运行时程序报错提示： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given，我该如何解决该问题，请给出详细的代码

根据报错信息，你的 self.SA_modules[i] 的 forward 方法只接受 2 个位置参数，但是你在调用时传递了 3 个参数。所以你需要检查 SelfAttention 类的 forward 方法定义，看看它期望接收几个参数。 如果你的 ...

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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。