TypeError: Lasso.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误通常是由于传递给Lasso类的参数中包含了不支持的参数。Lasso类的初始化函数__init__()只接受以下参数：alpha, fit_intercept, normalize, precompute, copy_X, max_iter, tol, warm_start, positive, random_state, selection。如果你传递了其他参数，就会出现这个错误。

解决这个问题的方法是检查你传递给Lasso类的参数，确保它们都是上述参数中的一种。如果你不确定哪些参数是Lasso类支持的，可以查看官方文档或使用help()函数来获取帮助信息。

以下是一个例子，演示了如何使用Lasso类来拟合数据：

from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np

# 创建一些随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 创建Lasso模型并拟合数据
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)

# 输出模型系数
print(lasso.coef_)

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typeerror: asyncconnectionpool.__init__() got an unexpected keyword argument

这个错误通常是由于在创建连接池时传入了不正确的关键字参数导致的。asyncconnectionpool.\_\_init\_\_()是用于初始化异步连接池的方法，它接受特定的关键字参数来配置连接池的行为。出现这个错误可能是因为传入了不被支持的参数，或者参数名称拼写错误，或者版本不兼容等原因。

要解决这个错误，首先需要检查一下代码中创建连接池的部分，确保传入的关键字参数是正确的，并且与所使用的连接池库的文档相符合。然后，可以尝试更新所使用的库到最新版本，以确保与代码兼容的问题能够得到解决。

另外，如果是自己编写的库或者框架出现了这个错误，可以查阅相关文档或者寻求社区的帮助来解决问题。通常来说，这种类型的错误是比较容易解决的，只需要检查传入的参数并做相应的调整即可。

总之，要解决这个错误，需要检查传入的关键字参数是否正确，并确保与所使用的库或框架版本兼容。同时，也可以寻求相关文档或社区的帮助来解决问题。

TypeError: Linear.__init__() got an unexpected keyword argument device

这个错误通常是由于 PyTorch 版本过低导致的，因为 `device` 参数是在比较新的版本中添加的。解决方法是更新 PyTorch 到最新版本。可以运行以下命令来更新 PyTorch：

pip install torch --upgrade

如果已经是最新版本的 PyTorch，那么可能是代码中使用的 PyTorch 模块版本不一致。你可以尝试更新所有 PyTorch 相关的模块，以确保版本一致。例如，如果你使用了 `torchtext` 模块，可以运行以下命令更新：

pip install torchtext --upgrade

另外，如果你在使用 GPU 运行代码，需要确保你的显卡和 CUDA 版本与 PyTorch 版本兼容。可以参考 PyTorch 官方文档查看版本兼容性。