losses, fake_image, real_image, input_label, L1_loss, style_loss, clothes_mask, CE_loss, rgb, alpha = model( Variable(data['label'].cuda()), Variable(data['edge'].cuda()), Variable(img_fore.cuda()), Variable(mask_clothes.cuda()) , Variable(data['color'].cuda()), Variable(all_clothes_label.cuda()), Variable(data['image'].cuda()), Variable(data['pose'].cuda()), Variable(data['image'].cuda()), Variable(mask_fore.cuda())) Traceback (most recent call last): File "/home/a/下载/pycharm-community-2023.1.3/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py", line 1496, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "/home/a/下载/pycharm-community-2023.1.3/plugins/python-ce/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/try-on_parse/ACGPN_inference/use_100epoch_to_test.py", line 203, in <module> losses, fake_image, real_image, input_label, L1_loss, style_loss, clothes_mask, CE_loss, rgb, alpha = model( File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 11 were given 进程已结束,退出代码1
时间: 2024-04-17 08:28:36 浏览: 26
根据报错信息,可以看出问题出在调用模型的forward()函数时参数数量不匹配。模型的forward()函数定义了接收2个位置参数,但是在调用时传入了11个参数。
可能的解决方法是检查模型的forward()函数的定义,并确保传入的参数数量与定义的参数数量一致。你可以确认模型的forward()函数是否接收了正确的参数,并根据需要进行调整。
另外,还可以检查传递给模型的参数是否正确,确保每个参数的类型和形状与模型的输入要求相匹配。
如果问题仍然存在,建议你提供更多相关代码的上下文,以便能够更准确地找到问题所在并给出解决方案。
相关问题
train_losses.append(train_loss)什么意思
`train_losses.append(train_loss)` 的意思是将当前 epoch 训练的 loss 记录到一个列表 `train_losses` 中。在每个 epoch 结束后,我们会将当前 epoch 的训练 loss 记录到 `train_losses` 列表中,最终可以使用这个列表中的数据来绘制 loss 曲线。
具体来说,`train_losses` 是一个空列表,通过 `train_losses.append(train_loss)` 这一语句,我们将当前 epoch 训练的 loss 添加到 `train_losses` 列表的末尾,实现了记录和保存 loss 的功能。这样,在训练结束后,我们就可以使用 `train_losses` 列表中的数据来绘制训练 loss 曲线,以便更好地了解模型的训练情况。
需要注意的是,这种记录和保存 loss 的方式只是一种示例,实际使用中也可以采用其他的方式来记录和保存 loss。
test_losses.append(test_loss.item())
这段代码的作用是将`test_loss`的值转换为Python标量,并将其添加到`test_losses`列表中。
假设`test_loss`是一个PyTorch张量,你可以使用`.item()`方法将其转换为Python标量,以便进行后续处理或记录。
通过调用`.item()`方法,可以获取`test_loss`张量的数值,并使用`.append()`方法将其添加到`test_losses`列表中。
请注意,这段代码假设`test_loss`是一个标量值,并且在运行之前已经计算了测试损失。你可以根据实际情况进行修改和适应。