该代码不能工作,出现了 TypeError: Viewer.__init__() missing 1 required positional argument: 'scene'错误
时间: 2024-04-22 11:13:25 浏览: 75
这个错误通常出现在你在调用一个类的构造函数时,没有传递足够的参数。在这个特定的错误中,你尝试创建一个 Viewer 对象,但是你没有传递 scene 参数,它是 Viewer 类的一个必需参数,因此导致 TypeError。
要解决这个错误,你需要在创建 Viewer 对象时传递正确的参数,确保在调用构造函数时传递了所有必需的参数。
相关问题
上述代码运行报错:TypeError: MultiHeadAttention.__init__() missing 1 required positional argument: 'head_size'
错误提示说明你在初始化`MultiHeadAttention`层时缺少了一个名为`head_size`的必需位置参数。在Transformer架构中,`head_size`通常是指每个注意力头的大小,即查询、键和值向量的维度。在Keras版本中,这可能是由于API更新导致的,或者文档中的示例未更新。
修复这个错误,你需要提供`head_size`参数,它应该等于`units`(在这个例子中是`256`)。这里是修正后的代码段:
```python
# 更新为指定 head_size
model = Sequential([
LSTM(units=256, input_shape=train_dataset.shape[-2:], return_sequences=True),
Dropout(0.2),
MultiHeadAttention(head_size=256, num_heads=8, dropout=0.2), # 现在传入了 head_size 参数
LSTM(units=256, return_sequences=True),
Dropout(0.2),
LSTM(units=128, return_sequences=True),
LSTM(units=128, return_sequences=False),
Dense(1)
])
```
现在你应该可以正常地创建模型而不会遇到TypeError了。
TypeError: Field.__init__() missing 1 required positional argument: 'kw_only'
`TypeError: Field.__init__() missing 1 required positional argument: 'kw_only'` 这是一个常见的 Python 错误,当你尝试使用某个类(在这个例子中是 `Field` 类)的 `__init__` 方法时,发现缺少了一个必需的位置参数 'kw_only'。
`__init__` 是类的一个特殊方法,用于初始化新创建的实例。在这个错误中,说明 `Field` 类的 `__init__` 需要一个位置参数,但你在调用时没有提供这个参数。这通常发生在你试图使用类的构造函数时,忘记传入 `kw_only` 参数,而这个参数可能是以关键字形式传递给 `__init__` 的一个参数。
解决这个问题的方法取决于具体的代码上下文,但通常包括以下几个步骤:
1. **检查调用**:确保在创建 `Field` 实例时,你提供了 `'kw_only'` 作为位置参数。
2. **检查类定义**:检查 `Field` 类的 `__init__` 方法签名,确认 'kw_only' 是否被正确声明为需要的位置参数。
3. **检查默认值**:如果 'kw_only' 是可选参数,确认是否有设置默认值或正确的可选参数处理。
4. **文档查阅**:如果还是不确定,查阅相关的文档或者代码注释,看看 'kw_only' 是否有特定的使用规则。
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