TypeError: reduce_mean() got an unexpected keyword argument 'keepdims'
时间: 2023-11-20 09:05:49 浏览: 57
这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 1.x版本中,reduce_mean()函数确实有一个名为keepdims的参数,但在TensorFlow 2.x版本中已被删除。因此,如果你的代码是在TensorFlow 2.x版本中编写的,那么你需要将keepdims参数从reduce_mean()函数中删除。
以下是两种解决方法:
1.如果你的代码是在TensorFlow 1.x版本中编写的,那么你需要将TensorFlow升级到最新版本,或者将keepdims参数添加回reduce_mean()函数中。
```python
import tensorflow as tf
# 在TensorFlow 1.x版本中使用reduce_mean()函数时需要添加keepdims参数
x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
mean = tf.reduce_mean(x, axis=0, keepdims=True)
```
2.如果你的代码是在TensorFlow 2.x版本中编写的,那么你需要将keepdims参数从reduce_mean()函数中删除。
```python
import tensorflow as tf
# 在TensorFlow 2.x版本中使用reduce_mean()函数时不需要keepdims参数
x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
mean = tf.reduce_mean(x, axis=0)
```
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TypeError:init_()got an unexpected keyword argument
TypeError:init_()got an unexpected keyword argument是一个类型错误,它表示在调用init_()函数时传入了一个未预期的关键字参数。通常情况下,这种错误是由于函数的定义与调用之间的参数不匹配导致的。
可能的原因有:
1. 函数定义中没有定义该关键字参数。
2. 函数定义中的参数名拼写错误。
3. 函数调用时传入了多余的关键字参数。
要解决这个错误,你可以检查函数的定义和调用,确保参数的名称和数量匹配。如果函数定义中确实没有该参数,你可以考虑修改函数定义或者检查是否传入了正确的参数。
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'degradation'
根据提供的引用内容,出现了两个不同的错误:TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'autocompletion' 和 TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'indices'。这两个错误都是因为在调用函数时传递了不支持的参数导致的。
如果出现了类似的错误TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'degradation',则说明在调用某个函数时传递了不支持的参数'degradation'。解决这个问题的方法是检查代码中是否有拼写错误或者参数名错误,并确保传递的参数是函数支持的。
如果确定传递的参数是正确的,但仍然出现了这个错误,则可能是因为使用的库版本过低或者过高导致的。可以尝试更新或降低库的版本来解决这个问题。
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