train_on_batch() got an unexpected keyword argument 'batch_size'
时间: 2023-04-09 15:01:58 浏览: 67
这个问题属于技术问题,我可以回答。在使用 train_on_batch() 函数时,不需要指定 batch_size 参数,因为该函数会自动根据输入数据的大小来确定 batch_size。如果你想指定 batch_size,可以使用 fit() 函数。
相关问题
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'same_on_batch'
这个错误通常发生在使用 Keras 的 Conv2D 或 Convolution2D 层时,因为这些层在较早的版本中没有 same_on_batch 参数。解决这个问题的方法是升级 Keras 版本或使用 padding 参数代替 same_on_batch。
如果你使用的是 Keras 1.x 版本,请使用 padding 参数:
```python
Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')
```
如果你使用的是 Keras 2.x 版本,请升级到最新版本,或者将 same_on_batch 参数删除:
```python
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')
```
这应该可以解决这个错误。
pad_sequence() got an unexpected keyword argument 'maxlen'
`pad_sequence()` function in PyTorch does not have a `maxlen` argument. If you want to pad your sequences to a maximum length, you need to specify the maximum length before calling the `pad_sequence()` function. Here's an example:
```python
import torch
# Define some sequences
seqs = [torch.tensor([1, 2, 3]),
torch.tensor([4, 5]),
torch.tensor([6])]
# Define the maximum length
max_len = 4
# Pad the sequences to the maximum length
padded_seqs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(seqs, batch_first=True, padding_value=0)[:,:max_len]
```
In this example, `pad_sequence()` is called with `batch_first=True` to pad the sequences along the first dimension (i.e., the batch dimension). The `padding_value` argument specifies what value should be used for padding (in this case, 0). Finally, we slice the padded sequences to the maximum length using `[:,:max_len]`.