TypeError: Expected sequence or array-like, got <class '__main__.TransAm'>怎么解决

这个错误通常是因为您传递了一个不支持索引的对象，比如一个类对象，作为函数或方法的参数，而函数或方法期望接收一个序列或类似于序列的对象作为参数。

在这个特定的错误消息中，类对象是一个名为 TransAm 的类。为了解决这个问题，您需要检查您的代码并确定哪个函数或方法正在接收 TransAm 类的实例作为参数。您可以尝试使用正确的序列或类似序列的对象替换 TransAm 对象，或者检查您的代码以确保您正在传递正确的参数类型。

相关问题

_compile(pattern, flags).match(string) TypeError: expected string or bytes-like object

这个错误是由于参数类型错误导致的。根据错误信息中的"TypeError: expected string or bytes-like object"，可以推断出该函数期望接收一个字符串类型或类似字节的对象作为参数。

在问题中引用的内容中，有几个报错信息都与参数类型有关。最常见的情况是在使用正则表达式操作时，传入的参数类型不符合要求。

解决这个问题的方法是，确保传入的参数是字符串类型或类似字节的对象。你可以检查传递给`_compile()`、`sub()`、`findall()`或`match()`函数的参数是否正确，并确保它们是字符串类型或字节类型的对象。如果不确定参数的类型，可以使用`type()`函数来检查。

如果你仍然遇到这个错误，请提供更多的代码和上下文信息，以便我可以更具体地帮助你解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [已解决（Python正则匹配报错）TypeError: expected string or bytes-like object](https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/125623646)[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: 50%"]
- *3* [python使用re.findall()方法报错：TypeError: expected string or bytes-like object](https://blog.csdn.net/ping233/article/details/123819099)[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: 50%"]
[ .reference_list ]

TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于加载模型时出现问题导致的。错误信息中的"TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>"表明期望的state_dict是类似字典的数据类型，但实际上传入的是一个方法（method）类型的对象。

要解决这个问题，你可以检查以下几个方面：
1. 确保你正在加载正确的模型文件。检查模型文件的路径是否正确，并确保文件存在。
2. 确保你使用的加载方法正确。根据你提供的引用内容，你可能需要使用`torch.load()`方法来加载模型文件，并使用`load_state_dict()`方法将加载的state_dict应用到模型中。
3. 检查你的模型定义和加载的state_dict是否匹配。确保你的模型定义和加载的state_dict具有相同的结构和参数名称。

如果你已经检查了以上几个方面，但问题仍然存在，你可以尝试以下方法：
1. 检查你使用的PyTorch版本是否与代码兼容。有时，不同版本的PyTorch可能会导致加载模型时出现兼容性问题。尝试升级或降级PyTorch版本，以确保与你的代码兼容。
2. 检查你的代码中是否有其他地方导致了这个错误。有时，这个错误可能是由于其他部分的代码问题导致的。仔细检查你的代码，特别是与模型加载和使用相关的部分。

希望这些信息对你有帮助！如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我们能够更好地帮助你解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习代码报错修改】跑图像翻译（image-to-image translation）的代码【SPMPGAN】中遇到的问题总结](https://blog.csdn.net/qq_45726976/article/details/129230557)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]