line 10, in <module> DoublePrevention=DoublePrevention(driver) TypeError: DoublePrevention() takes no arguments
时间: 2024-04-03 22:35:34 浏览: 6
这错误通常是因为你在创建 DoublePrevention 类实例时,传入了一个或多个参数,但是 DoublePrevention 类的构造函数并不接受任何参数。
你需要检查一下代码中创建 DoublePrevention 实例的地方,确保没有传入任何参数。如果你还不确定如何解决这个问题,请提供相关代码,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/IT/CycleGan/preprocessing.py", line 73, in <module> para = hparams() TypeError: 'module' object is not callable
这个错误提示说明在你的代码中,第73行尝试使用一个叫做"hparams"的模块对象来创建一个实例对象,但是"hparams"模块对象并没有这个功能,所以导致了TypeError: 'module' object is not callable的异常。 根据错误提示,你可以检查一下你的"hparams"模块的代码,看看是否有创建实例对象的语句,或者尝试调用该模块的其他函数或变量。另外,你也可以考虑使用Python的debug工具来逐步排查错误所在,或者通过搜索引擎查找相关错误信息和解决方法。
File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/light2.py", line 11, in <module> name='weight' TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'name'
这个错误提示是因为你使用的`prune.L1Unstructured`函数不支持`name`参数。在PyTorch 1.4.0中,`prune.L1Unstructured`函数的参数列表如下:
```python
class torch.nn.utils.prune.L1Unstructured(*args, **kwargs)
```
可以看到,`L1Unstructured`函数没有`name`参数,因此会报错。如果要对指定的层进行剪枝,可以使用`prune.l1_unstructured`函数,其参数列表如下:
```python
def prune.l1_unstructured(module, name, amount):
```
其中,`module`参数指定要进行剪枝的层,`name`参数指定要剪枝的参数名称,如`weight`或`bias`,`amount`参数指定要保留的权重比例。例如:
```python
import torch.nn.utils.prune as prune
module = model.conv1
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2)
```
这样就可以对模型中的`conv1`层的权重进行剪枝,保留80%的权重。