代码详细解释：raise TypeError("Expected input_tags to be list or str, got {} instead".format(type(input_tags)))

这是一段 Python 代码，意思是如果输入的 input_tags 不是列表或字符串类型，就会触发 TypeError 错误，并抛出字符串类型的错误信息，显示实际传入的 input_tags 的类型。这段代码的作用是帮助程序员调试并修复输入参数类型错误导致的问题。

相关问题

raise TypeError("Expected state_dict to be dict-like, got {}.".format(type(state_dict))) TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'maddpg.TwoLayerFC'>.怎么解决

这个错误是因为你传递给 PyTorch 的 `load_state_dict` 函数的参数类型不正确，应该传递一个字典类型的参数，而你传递的是一个 `TwoLayerFC` 类型的参数。

解决方法是将 `TwoLayerFC` 类型的参数转换为字典类型的参数，具体方法如下：

1. 在定义 `TwoLayerFC` 类的代码中添加一个 `state_dict()` 方法，该方法返回一个字典类型的参数，包含模型的所有状态值。

2. 在调用 `load_state_dict` 函数时，传递 `TwoLayerFC` 类型的参数的 `state_dict()` 方法的返回值，而不是直接传递 `TwoLayerFC` 类型的参数。

下面是一个示例代码：

class TwoLayerFC(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim):
        super(TwoLayerFC, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
    
    def state_dict(self):
        return {'fc1.weight': self.fc1.weight, 'fc1.bias': self.fc1.bias,
                'fc2.weight': self.fc2.weight, 'fc2.bias': self.fc2.bias}

model = TwoLayerFC(input_dim, output_dim, hidden_dim)
state_dict = torch.load(model_path)
model.load_state_dict(state_dict())

在上面的代码中，我们添加了一个 `state_dict()` 方法，它返回一个字典类型的参数，包含模型的所有状态值。然后，我们使用 `torch.load` 函数加载模型的参数，并使用 `load_state_dict` 函数加载模型的参数。注意，我们传递的是 `model.load_state_dict(state_dict())`，而不是 `model.load_state_dict(state_dict)`，因为 `state_dict()` 返回的是一个字典类型的参数。

raise TypeError("Expected state_dict to be dict-like, got {}.".format(type(state_dict)))

引用\[3\]中的错误信息表明，在加载模型时出现了类型错误。具体来说，期望的state_dict是一个类似字典的对象，但实际上传入的是一个torch.nn.modules.module._IncompatibleKeys类型的对象。这可能是因为在加载模型时出现了问题，导致state_dict的类型不正确。

要解决这个问题，可以检查以下几个方面：
1. 确保模型文件的路径和名称正确，确保文件存在。
2. 确保使用正确的加载方法。根据引用\[1\]和引用\[2\]中的示例，可以使用torch.load()函数加载模型，并根据需要对state_dict进行处理。
3. 确保state_dict的类型是一个类似字典的对象。可以使用type()函数检查state_dict的类型，如果不是字典类型，可能需要对加载模型的方法进行调整。

如果以上步骤都正确无误，但仍然出现类型错误，可能需要进一步检查代码的其他部分，以确定是否有其他错误导致了这个问题的出现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [model.load_state_dict(state_dict)报错问题](https://blog.csdn.net/xuru_0927/article/details/119274321)[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]
- *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 ]