Expected `metrics` argument to be a list, tuple, or dict. Received instead: metrics=binary_accuracy of type <class 'str'>
时间: 2024-09-28 16:16:11 浏览: 21
这个错误信息提示你在某个机器学习库(如TensorFlow、PyTorch等)中遇到了问题,当你尝试传递`metrics`参数给模型评估函数或训练循环的时候,期望的是列表、元组或字典类型的数据。然而,你实际提供的`metrics`值是一个字符串(binary_accuracy),这不符合预期。
通常,`metrics`参数需要包含一个或多个指标名称或者是已经定义好的评估函数实例,比如`tf.metrics.BinaryAccuracy`或自定义的函数。正确的例子可能是这样的:
```python
# 正确示例(假设我们有一个二分类任务)
from tensorflow.keras import metrics
metrics = [metrics.BinaryAccuracy(), metrics.AUC()] # 或者直接传入字符串名
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=metrics)
```
如果你的`metrics`是一个字符串,你需要先创建相应的评估函数:
```python
metrics = tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()
model.compile(..., metrics=[metrics.name]) # 使用名字而不是实例
```
相关问题
TypeError: `args` parameter expected to be a list of strings, got: '-s' (type: <class 'str'>)
这个错误信息是在使用某些期望接收字符串列表作为参数的函数或方法时产生的。错误指出传递给`args`参数的不是字符串列表,而是一个单独的字符串对象。通常,这种错误发生在使用命令行参数解析库(如Python中的`argparse`模块)或调用系统命令时。
例如,如果你正在使用`argparse`模块构建命令行界面,你可能需要指定一系列字符串参数,但是错误地只提供了一个字符串。正确的做法是使用列表来包含所有的字符串参数。
这里是一个使用`argparse`模块的简单例子,可能会出现这种错误:
```python
import argparse
# 创建解析器
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
# 添加参数
parser.add_argument('-s', '--string', type=str, help='Input a string')
# 解析参数
args = parser.parse_args(['-s', 'This is a single string'])
```
在这个例子中,如果只传递`'-s This is a single string'`而不是`['-s', 'This is a single string']`,就会出现你看到的错误。正确的调用应该是:
```python
args = parser.parse_args(['-s', 'This is a single string'])
```
请检查你的代码,确保传递给`args`参数的是一个字符串列表。
Expected state_dict to be dict-like, got <class 'str'>.
当你看到这个错误信息 "Expected state_dict to be dict-like, got <class 'str'>",它通常出现在深度学习框架如PyTorch中,当你尝试加载模型的时候。`state_dict` 是神经网络模型的权重和状态集合,通常是一个字典结构,包含了每个层的参数。
这个错误表示你传递给 `load_state_dict()` 的不是一个有效的字典,而是字符串类型的值。这可能是由于以下几个原因:
1. **错误的数据类型**:你可能直接传递了一个不是从模型 `.state_dict()` 方法获取的字符串,比如误将文件路径当作 `state_dict`。
2. **文件读取失败**:如果尝试从文件读取 `state_dict`,文件可能不存在,内容不正确,或者无法解析成字典。
3. **版本兼容性问题**:如果你试图在一个旧版本的模型上加载新版本的 `state_dict`,或者反之,也可能导致此错误。
解决这个问题的方法是检查数据来源并确保它是以正确的字典形式存储的。例如,你可以试着先从文件中读取内容,然后转换为字典再进行加载:
```python
# 假设你的state_dict保存在'state_path'这个字符串变量中
state_dict = torch.load(state_path)
model.load_state_dict(state_dict)
```