File "/data/liupeng/pytest/main.py", line 297, in <module> main(config) File "/data/liupeng/pytest/main.py", line 119, in main epoch, scheduler, loss_scaler, mixup_fn, writer) # 得到一个训练精度 File "/data/liupeng/pytest/main.py", line 181, in train_one_epoch logits = model(x, y) File "/home/liupeng/anaconda3/envs/lptorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

根据您提供的错误信息，可以看出是在您的训练代码中调用了 PyTorch 模型的 forward() 函数时传递了多余的参数，导致了这个错误。

您需要检查您的代码中对 forward() 函数的调用，确保只传递了模型输入数据，而没有传递其他多余的参数。请注意，forward() 函数应该只有两个参数，第一个参数是 self，第二个参数是输入数据，如果您传递第三个参数，就会出现这个错误。

如果您无法找到问题所在，可以将相关代码片段贴出来，让我帮您看看。

相关问题

E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main Process: com.example.liupeng_04, PID: 5223 java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 455692 byte allocation with 129904 free bytes and 126KB until OOM at dalvik.system.VMRuntime.newNonMovableArray(Native Method) at android.graphics.BitmapFactory.nativeDecodeAsset(Native Method)

这个错误是由于内存不足，无法分配足够的内存来加载图片导致的。你可以通过以下几种方法来解决这个问题：

1. 使用更小的图片：尽可能使用较小的图片，并将其缩放到合适的大小，以减少内存占用。

2. 使用高效的图片加载库：例如Glide、Picasso等，这些库可以自动处理图片的加载和缩放，以减少内存占用。

3. 在加载大型图片时使用采样：使用`BitmapFactory.Options`的`inSampleSize`属性来减少图片的采样率，以降低分辨率和内存占用。

4. 在加载图片后及时释放内存：在使用完图片后，调用`Bitmap`的`recycle()`方法来释放内存。

5. 增加应用程序的内存限制：在`AndroidManifest.xml`文件中，可以通过`android:largeHeap="true"`属性来增加应用程序的内存限制，从而避免`OutOfMemoryError`错误。但这种方法并不是解决问题的根本方法，建议尽可能使用前面的方法来减少内存占用。