TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'layers'

时间: 2023-11-12 14:04:17 浏览: 99
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'layers'是一种常见的Python异常信息,它通常是由于在创建类的实例时没有提供必需的参数而引起的。在这种情况下,缺少了一个名为“layers”的参数。这个错误可以通过提供缺少的参数来解决,或者检查代码中是否有其他错误导致了这个问题。 举个例子,如果我们有一个名为“NeuralNetwork”的类,它需要一个名为“layers”的参数来初始化,但我们在创建实例时没有提供这个参数,就会出现这个错误。我们可以通过以下方式来解决这个问题: ```python class NeuralNetwork: def __init__(self, layers): self.layers = layers # 创建实例时提供缺少的参数 nn = NeuralNetwork(layers=3) ```
相关问题

tensorflow中TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'

### 回答1: 这个错误通常是由于在实例化RNN层时,没有指定cell参数引起的。在tensorflow2.x版本中,RNN层已经被检查,需要明确指定cell参数。以下是一个创建简单LSTM模型的例子: ``` python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(None, 10), return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(1) ]) ``` 在这个模型中,我们使用了一个LSTM层,输入的shape是(None, 10),输出的shape也是(None, 10),因为我们设置了return_sequences=True。如果不设置return_sequences=True,那么输出的shape将会是(None, 64)。在实例化LSTM层时,我们没有指定cell参数,因为LSTM层已经默认使用了LSTMCell。 如果你需要自定义RNN单元,那么你需要明确指定cell参数,例如: ``` python class CustomCell(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units, **kwargs): super(CustomCell, self).__init__(**kwargs) self.units = units self.state_size = units def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight( shape=(input_shape[-1], self.units), initializer='uniform', name='kernel') self.recurrent_kernel = self.add_weight( shape=(self.units, self.units), initializer='uniform', name='recurrent_kernel') self.bias = self.add_weight( shape=(self.units,), initializer='zeros', name='bias') self.built = True def call(self, inputs, states): prev_output = states[0] h = tf.matmul(inputs, self.kernel) output = h + tf.matmul(prev_output, self.recurrent_kernel) + self.bias return output, [output] model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.RNN(CustomCell(64), input_shape=(None, 10), return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(1) ]) ``` 在这个例子中,我们自定义了一个RNN单元CustomCell,并在实例化RNN层时指定了cell参数。 ### 回答2: 这个错误是因为在使用TensorFlow进行模型构建时,缺少了一个必需的位置参数'cell'。在TensorFlow中,'cell'是循环神经网络(RNN)中的一个重要组件,用于定义循环层的结构和行为。当构建循环神经网络时,我们需要在定义循环层时传入一个合适的循环单元(RNN cell)。 为了解决这个错误,我们需要确保在构建RNN模型时传入正确的循环单元参数。通常,我们可以使用TensorFlow中提供的RNN单元类,例如BasicRNNCell(基本RNN单元)、LSTMCell(长短期记忆单元)或GRUCell(门控循环单元)等来创建循环单元对象。然后,我们可以将这个循环单元作为参数传递给RNN层的构造函数。 下面是一个示例代码,演示了如何使用LSTM单元构建一个简单的循环神经网络模型: ```python import tensorflow as tf # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.keras.layers.LSTMCell(units=64) # 定义RNN层 rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cell=lstm_cell) # 通过RNN层构建模型 model = tf.keras.models.Sequential() model.add(rnn_layer) model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')) # 打印模型结构 model.summary() ``` 在上述代码中,我们首先创建了一个LSTM单元(LSTMCell),然后将该LSTM单元作为参数传递给RNN层的构造函数。最后,我们通过Sequential模型将RNN层和一个全连接层(Dense)组合起来构建模型。 通过这种方式,我们可以解决"TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'"错误,并成功构建带有适当单元的循环神经网络模型。 ### 回答3: 这个错误是由于在使用TensorFlow时,没有正确初始化某个参数所导致的。具体来说,这个错误是因为在使用RNN模型时,没有正确传递一个名为"cell"的参数。 在TensorFlow中,循环神经网络(RNN)的实现需要使用一个叫做"cell"的对象,它定义了RNN中的基本单元。这个对象通常通过tf.keras.layers中的一些方法来创建,比如tf.keras.layers.SimpleRNNCell、tf.keras.layers.LSTMCell等。然后,这个cell对象可以通过tf.keras.layers.RNN或tf.keras.layers.SimpleRNN等高阶的RNN层来使用。 当出现上述错误时,说明在创建RNN对象时没有正确传递"cell"参数。为了解决这个问题,可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保使用上述提到的合适的方法来创建cell对象,如tf.keras.layers.SimpleRNNCell或tf.keras.layers.LSTMCell。 2. 确保在使用RNN层时,将已创建的cell对象作为参数传递给RNN层的"cell"参数。 例如,正确的使用方式可能如下所示: ```python import tensorflow as tf # 创建cell对象 cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units=64) # 使用cell对象创建RNN层 rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cell) # 继续定义其他结构 ``` 按照上述方式,可以正确创建RNN模型,并且避免出现"TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'"错误。

tf.keras.layers.RNN(units=32, input_shape=(15, 8), return_sequences=True), TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'

这个错误提示是因为 `tf.keras.layers.RNN` 构造函数需要指定一个 RNN 单元 `cell`,但是你没有指定。你需要在构造函数中指定一个 RNN 单元,例如 `tf.keras.layers.SimpleRNN`,`tf.keras.layers.LSTM` 或 `tf.keras.layers.GRU`,然后将其作为 `cell` 参数传递给 `tf.keras.layers.RNN`。 以下是一个使用 `tf.keras.layers.SimpleRNN` 作为 RNN 单元的示例代码: ```python import tensorflow as tf # 定义 RNN 模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.RNN(tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units=32), input_shape=(15, 8), return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(10) ]) # 输出模型结构 model.summary() ``` 在这个示例中,我们将 `tf.keras.layers.SimpleRNNCell` 作为 RNN 单元,并将其包装在 `tf.keras.layers.RNN` 中。`units` 参数指定了 RNN 单元中隐藏层的神经元数量,`input_shape` 参数指定了输入数据的形状,`return_sequences` 参数指定了是否返回所有时间步长的输出(默认只返回最后一个时间步长的输出)。最后,我们添加了一个 `tf.keras.layers.Dense` 层,用于将 RNN 的输出映射到所需的输出空间。

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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

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