TypeError: forward() missing 2 required positional arguments: 'key' and 'value'

这个错误提示通常发生在使用PyTorch编写自定义的网络模型时，forward()方法缺少必需的位置参数key和value。这个问题可能出现在多种情况下，比如输入数据维度不匹配、未正确初始化模型中的变量、或者传递给forward()方法的参数出错等等。您可以检查这些问题，找到并解决这个错误。如果问题依然存在，您可以参阅PyTorch文档或者寻求相关专业人士的帮助。

相关问题

TypeError: forward() missing 2 required positional arguments: 'skip_input' and 'noise_level'

这个TypeError通常出现在使用深度学习模型（如PyTorch中的神经网络）时，特别是当你尝试调用`forward()`函数，该函数期望两个位置参数：`skip_input`和`noise_level`，但你在传递参数时缺少了这两个。

`forward()`是PyTorch模型的标准前向传播函数，用于处理输入数据并生成预测结果。`skip_input`可能是模型的一个预期输入，可能是来自残差连接的部分，`noise_level`可能是添加噪声到输入的级别，这在一些训练策略（如dropout或数据增强）中常见。

解决这个问题，你需要确认以下两点：
1. 确保你在调用`forward()`时已经为这两个参数提供了适当的值。检查你的代码中`forward`函数的调用是否正确，包括这两个参数是否已经被赋值并且包含在传入的参数列表里。

output = model.forward(skip_input=your_skip_input, noise_level=noise_level)

2. 如果`skip_input`或`noise_level`不是必需的，确保文档或函数签名明确说明它们是否是可选的，或者检查模型实现是否支持这些参数。

如果依然不确定，可以查看具体的模型源代码或相关文档来获取更准确的帮助。

TypeError: resize() missing 2 required positional arguments: 'fx' and 'fy'

这个错误通常是由于调用OpenCV中的resize()函数时参数缺失导致的。resize()函数需要传入原始图像、输出图像大小和缩放因子等参数。具体来说，resize()函数需要传入以下两个参数：

1. 输出图像大小，即目标图像的宽度和高度。可以使用元组或整数来指定输出图像的大小。例如，如果要将原始图像缩放到宽度为500像素和高度为300像素的大小，则可以使用以下代码：

`resized = cv2.resize(image, (500, 300))`

2. 缩放因子，即输出图像的缩放比例。可以使用浮点数或元组来指定缩放因子。例如，如果要将原始图像的大小缩小到原来的一半，则可以使用以下代码：

`resized = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5)`

其中，fx和fy是水平和垂直方向的缩放因子，分别控制图像在水平和垂直方向上的缩放比例。

如果在调用resize()函数时出现"TypeError: resize() missing 2 required positional arguments: 'fx' and 'fy'"错误，则可能是因为在使用缩放因子进行图像缩放时，忘记将输出图像大小作为第二个参数传递给resize()函数。检查一下代码中resize()函数的参数是否正确传递即可。