self.BB=CBAMBlock(out_channels=64) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'out_channels'

时间: 2024-03-19 19:39:17 浏览: 108
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第十一天 04魔法方法【千锋Python人工智能学院】1

根据你提供的错误信息，看起来是在创建CBAMBlock对象时出现了一个意外的关键字参数'out_channels'。这可能是因为CBAMBlock类的构造函数没有定义'out_channels'参数，或者你在创建CBAMBlock对象时传递了一个错误的参数名。 要解决这个问题，你可以检查CBAMBlock类的定义，确保构造函数中包含了'out_channels'参数。如果没有，你需要修改构造函数的定义，添加该参数。另外，还要确保在创建CBAMBlock对象时，传递的参数名与构造函数中定义的参数名一致。 如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的建议。
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这是类的定义，class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，而这是使用该类的位置：self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, channel_out=channel_out ), SelfAttention(channel_out=channel_out) ) )，但是运行时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 125, in __init__ SelfAttention(channel_out=channel_out) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'channel_out'，为什么呢？如何解决

在你的代码中，SelfAttention类的初始化方法中只接收两个参数in_channels和reduction，而你在使用该类时传递了一个名为channel_out的参数，导致了TypeError。 解决方法是修改SelfAttention类的定义，为其增加一个名...

class UNET(tf.keras.Model): def __init__(self, in_channel, out_channel): super(UNET, self).__init__() self.layer1 = conv_block(in_channel, out_channel) self.layer2 = Downsample(out_channel) self.layer3 = conv_block(out_channel, out_channel*2) self.layer4 = Downsample(out_channel*2) self.layer5 = conv_block(out_channel*2, out_channel*4) self.layer6 = Downsample(out_channel*4) self.layer7 = conv_block(out_channel*4, out_channel*8) self.layer8 = Downsample(out_channel*8) self.layer9 = conv_block(out_channel*8, out_channel*16) self.layer10 = Upsample(out_channel*16) self.layer11 = conv_block(out_channel*16, out_channel*8) self.layer12 = Upsample(out_channel*8) self.layer13 = conv_block(out_channel*8, out_channel*4) self.layer14 = Upsample(out_channel*4) self.layer15 = conv_block(out_channel*4, out_channel*2) self.layer16 = Upsample(out_channel*2) self.layer17 = conv_block(out_channel*2, out_channel) self.layer18 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters=in_channel, kernel_size=1, strides=1, activation=None) self.act = tf.keras.layers.Activation('sigmoid') #激活函数 def call(self, x): x = self.layer1(x) f1 = x x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) f2 = x x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) f3 = x x = self.layer6(x) x = self.layer7(x) f4 = x x = self.layer8(x) x = self.layer9(x) x = self.layer10(x, f4) x = self.layer11(x) x = self.layer12(x, f3) x = self.layer13(x) x = self.layer14(x, f2) x = self.layer15(x) x = self.layer16(x, f1) x = self.layer17(x) x = self.layer18(x) return self.act(x) x = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) y = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) model = UNET(in_channel=1, out_channel=64) loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() TypeError: conv_block() missing 1 required positional argument: 'name'

从错误信息来看，是因为在创建UNET类的时候，调用了conv_block()函数，但是缺少了一个必需的参数name。因此建议您检查一下conv_block()函数的定义，确保它需要的参数是否包括name，并且在调用时传递了正确...

File "kivy\_event.pyx", line 235, in kivy._event.EventDispatcher.__init__ TypeError: object.__init__() takes exactly one argument (the instance to initialize) 怎么解决 def __init__(self, **kwargs): super(MyGridLayout, self).__init__(**kwargs) self.cols = 2

这个错误通常是因为 super(MyGridLayout, self).__init__(**kwargs) 中的 MyGridLayout 没有正确地继承父类的 __init__ 方法。 请确认你的 MyGridLayout 类是否正确继承了 kivy.uix.gridlayout.GridLayout...

from objprint import op class Animal: def __init__(self,age): self.age = age class Person(Animal): def __init__(self, age,name): super().__init__(age) self.name =name class Male(Person): def __init__(self, age, name): super(Person,self).__init__(age) self.gender = "male" m = Male(32,"Peter") super(Male,m).__init__(18,"Nora") op(m)

这段代码有语法错误，需要进行修正。...在Male类中，应该使用super().__init__(age, name)来调用父类Person的构造函数，而不是使用super(Person, self).__init__(age)，因为这样会导致TypeError异常的产生。

self.serial_thread = SerialThread(serial_port=self.serial) TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'parent'

SerialThread 类的 __init__() 方法需要接收一个 parent 参数，但是你没有传递这个参数，所以会报错。 你需要在创建 SerialThread 的实例时，传递一个 parent 参数。例如： self.serial_thread = SerialThread...

self.upsample = transforms.Resize(scale_factor=2) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'scale_factor'报错了

def __init__(self): # 创建上采样的转换 self.upsample = transforms.Resize((new_width, new_height)) def upsample_image(self, original_image): # 上采样图像 upsampled_image = self.upsample(original...

调用方式 PyObject* res = PyObject_CallMethod(m_blfWriter, "writeblf", "iOf", id, temp.data, temp.timestamp / 1000000000 + dStartTime, dlc_data); 接口原型def writeblf(self, _id, _msg, _timestamp, _dlc_data): encoded_data = self._dbc_db.encode_message(_id, _msg) can_msg = can.Message(arbitration_id=_id, data=encoded_data, is_extended_id=_id, timestamp=_timestamp) if _dlc_data != 8: can_msg.dlc = _dlc_data can_msg.is_fd = True self._blf_writer.on_message_received(can_msg) self._blf_writer._flush() 结果报错typeError: writeblf() missing 1 required positional argument: '_dlc'

根据你提供的代码和错误提示，可以看出在调用writeblf()函数时，确实缺少了一个必须的位置参数"_dlc"。根据接口原型，writeblf()函数需要四个位置参数"_id"、"_msg"、"_timestamp"和"_dlc_data"。...

from openpyxl import load_workbook, Workbook from openpyxl.styles import PatternFill class ExcelMerger: def __init__(self, input_path, output_path): self.input_path = input_path self.output_path = output_path self.workbook = Workbook() self.sheet = self.workbook.active self.fill = PatternFill(fill_type='solid', start_color='FFFFFF', end_color='FFFFFF') self.row_index = 1 def merge(self): for filename in os.listdir(self.input_path): if not filename.endswith('.xlsx'): continue filepath = os.path.join(self.input_path, filename) workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) if '功能点拆分表' not in workbook.sheetnames: continue sheet = workbook['功能点拆分表'] for row in sheet.rows: self.sheet.row_dimensions[self.row_index].height = sheet.row_dimensions[row[0].row].height for cell in row: if cell.value is not None: self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column, value=cell.value) self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column).fill = cell.fill else: self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column).fill = self.fill self.row_index += 1 self.workbook.save(self.output_path)上述修改后的代码仍然出现TypeError: unhashable type: 'StyleProxy'的错误，怎么解决

这个问题通常是由于样式对象（Style）是不可哈希的导致的。...这样就可以避免TypeError: unhashable type: 'StyleProxy'错误。 当然，这只是一种解决方案，具体如何修改代码需要根据具体情况而定。

class h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace) def forward(self, x): return self.relu(x + 3) / 6 class h_swish(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_swish, self).__init__() self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace) def forward(self, x): return x * self.sigmoid(x) class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() # height方向上的均值池化 self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) # width方向上的均值池化 self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out 嵌入CA注意力机制后出现这个问题怎么解决TypeError: init() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given

根据错误提示，init()函数接受3到4个位置参数，但是在您的代码中没有传递额外的参数。 因此，可能的原因是您在其他地方调用了CoordAtt类的初始化函数，并传递了额外的参数。请检查一下您的代码，确保在初始化...

class Ver: def __init__(self,lst): self.lst=[0,0,0] if isinstance(lst,list): self.lst[:]=lst[:] def __mul__(self,V2): pass def __imul__(self, val): pass def __repr__(self): return "Vec:"=str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst)补充__mul__和__imul__方法的定义。当执行如下语句时，程序能正确的输出结 果：

def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self, V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError(...

请分析以下代码出现myuart = Uart("COM29", 9600) TypeError: Uart() takes no arguments错误的原因：import serial class Uart(object): def __int__(self, port, baud): self.err = 0 try: self.serial = serial.Serial(port, baud) # self.run_status = 1 print("Open serial success.") except: print("Open serial error!") self.err = -1 if __name__ == "__main__": myuart = Uart("COM29", 9600) if (0==myuart.err): print("Init Uart Success.")

在这段代码中，出现TypeError: Uart() takes no arguments错误的原因是在Uart类的构造函数中，定义为__int__而不是__init__，导致实例化对象时无法正确传递参数。 python class Uart(object): def __int_...

self.child = Child(self.serial) TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

def __init__(self): self.serial = serial.Serial('COM1', 9600) self.child = Child(self.serial) # 将串口对象传递给Child类的构造函数 class Child: def __init__(self, serial): self.serial = serial ...

Traceback (most recent call last): File "D:\python\LTSM.py", line 58, in <module> model=LSTM(input_dim=input_dim,hidden_dim=hidden_dim,output_dim=output_dim,num_layers=num_layers) TypeError: Module.__init__() got an unexpected keyword argument 'input_dim'

这个错误提示说明你在初始化一个LSTM模型时传入了一个不被支持的参数"input_dim"。可能是因为你使用的LSTM模型库不支持这个参数，或者你使用的LSTM模型库中这个参数的名称不同。 建议检查一下你使用的LSTM模型库中...

bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts( TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'text_style'

这个错误发生的原因可能是您使用的Pyecharts版本与示例代码中的版本不同。在旧版本中，TitleOpts类具有text_style属性，但在新版本中，它可能已被替换为其他属性。 您可以尝试使用新版本中的属性替换它，或者升级...

import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QHBoxLayout class MainWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle('开始称重') # 标签控件 label = QLabel('请放置待称重物品', self) label.setAlignment(0x0082) # 设置居中对齐 # 按钮控件 button = QPushButton('开始称重', self) button.clicked.connect(self.on_button_clicked) # 水平布局 hbox = QHBoxLayout() hbox.addWidget(label) hbox.addWidget(button) self.setLayout(hbox) self.resize(300, 100) self.show() def on_button_clicked(self): # 处理开始称重的事件 print('开始称重...') if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() sys.exit(app.exec_()) File "D:/pycharm/project/chicken_weight/1s.py", line 14, in initUI label.setAlignment(0x0082) # 设置居中对齐 TypeError: setAlignment(self, a0: Union[Qt.Alignment, Qt.AlignmentFlag]): argument 1 has unexpected type 'int'

这个错误是因为 setAlignment() 方法需要传入一个 Qt.Alignment 或 Qt.AlignmentFlag 类型的参数，而你传入了一个整数类型的参数 0x0082。可以将这个参数改为 QtCore.Qt.AlignCenter，即： ...

import pyinotify class EventHandler(pyinotify.ProcessEvent): def __init__(self, path): self.path = path def process_IN_MODIFY(self, event): print("File modified:", event.pathname) wm = pyinotify.WatchManager() notifier = pyinotify.Notifier(wm) paths = ['/opt/tomcat/logs', '/home/temp'] for path in paths: wm.add_watch(path, pyinotify.IN_MODIFY, rec=True, auto_add=True, event_class=EventHandler(path)) notifier.loop(event_loop=pyinotify.EventLoop(event_class=EventHandler(path))) 报错：wm.add_watch(path, pyinotify.IN_MODIFY, rec=True, auto_add=True, event_class=EventHandler(path)) TypeError: add_watch() got an unexpected keyword argument 'event_class'

def __init__(self, path): self.path = path def process_IN_MODIFY(self, event): print("File modified:", event.pathname) wm = pyinotify.WatchManager() notifier = pyinotify.Notifier(wm, ...

train_source_dataset = datasets.SVHN( TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'train'

这个错误可能是因为您正在使用的datasets.SVHN函数的版本较旧，不支持train参数。您可以尝试更新torchvision包来解决此问题。输入以下命令来更新： pip install torchvision --upgrade ...

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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。