TypeError: __init__() takes from 2 to 4 positional arguments but 5 were given

这个错误通常是由于在调用函数时传递了错误数量的参数而导致的。在这个特定的引用中，错误发生在使用TensorFlow的Sequential模块搭建网络时。可能是由于在使用列表进行封装时，参数不正确导致的。解决方案是使用列表进行封装使之成为一个参数。例如，可以使用以下代码来解决这个问题：

self.mlpconv1 = Sequential([ Conv2D(filters=6, kernel_size=1), ReLU(), Conv2D(filters=6, kernel_size=1), ReLU(), Conv2D(filters=6, kernel_size=1)] )

相关问题

TypeError: __init__() takes from 1 to 4 positional arguments but 5 were given

这个错误提示是在使用PyG搭建模型时出现的。具体来说，是在FeatureExpander类的初始化函数中出现了问题。根据错误提示，这个函数接受的位置参数数量应该在1到4之间，但是实际传入了5个参数。这可能是因为在调用这个函数时传入了多余的参数，或者是函数定义本身有问题。为了解决这个问题，可以检查一下调用这个函数的代码，看看是否传入了多余的参数。如果没有，那么就需要检查一下FeatureExpander类的定义，看看是否需要修改函数参数的数量或者类型。

TypeError: __init__() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given

这个错误通常是因为初始化函数（__init__）的参数数量不正确导致的。

在Python中，当定义一个类时，初始化函数通常用于初始化类的属性。这个函数应该至少有一个参数，即self，它指向类的实例本身。其他参数应该用来初始化类的属性。例如：

class MyClass:
    def __init__(self, arg1, arg2):
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2

当你创建一个类的实例时，你需要传递与初始化函数中定义的参数相同的数量。

例如，如果你调用以下代码：

my_object = MyClass(1, 2, 3)

你会得到一个“TypeError: __init__() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given”的错误，因为你传递了一个额外的参数（3）。

为了解决这个错误，你需要检查你的初始化函数的参数数量是否正确，并确保你在创建类的实例时传递了正确数量的参数。