TypeError: save() missing 2 required positional arguments: 'obj' and 'export_dir'
时间: 2024-01-20 11:02:09 浏览: 47
这个错误通常是因为你调用了 `save()` 方法,但是没有提供正确的参数。`save()` 方法需要两个必填参数:`obj` 和 `export_dir`。`obj` 是需要保存的对象,`export_dir` 是保存的路径。以下是一个示例代码,展示了如何正确调用 `save()` 方法:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个 TensorFlow 模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='softmax')
])
# 保存模型
export_dir = 'saved_model/1'
tf.saved_model.save(model, export_dir)
```
如果你仍然遇到这个错误,请检查你的代码,确保你提供了正确的参数。
相关问题
TypeError: load() missing 2 required positional arguments: 'tags' and 'export_dir'怎么解决
这个错误通常是由于使用了过时的Tensorflow版本导致的。在Tensorflow 2.3及更高版本中,`load()`方法已经被替换为`tf.saved_model.load()`,而且需要指定`tags`和`export_dir`参数。如果您的代码是用旧版本的Tensorflow编写的,可以尝试更新Tensorflow版本或按照以下方式修改代码:
将:
```
model = tf.keras.models.load_model(model_path)
```
改为:
```
model = tf.saved_model.load(model_path, tags=['serve'])
```
其中,`model_path`是模型的路径。如果您需要加载的是Keras HDF5模型,可以使用以下代码:
```
model = tf.keras.models.load_model(model_path)
```
其中,`model_path`是模型的路径。如果您使用的是Tensorflow 1.x版本,可以使用以下代码:
```
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph(meta_graph_def_filepath)
saver.restore(sess, checkpoint_filepath)
```
其中,`meta_graph_def_filepath`是模型元图的路径,`checkpoint_filepath`是模型检查点的路径。
typeerror: save_to_excel_sheet() missing 2 required positional arguments: 'p
根据给出的错误信息"typeerror: save_to_excel_sheet() missing 2 required positional arguments: 'p'"。这个错误是由于调用了一个函数`save_to_excel_sheet()`但是没有提供两个必要的位置参数'p'导致的。
要解决这个错误,我们需要找到这个函数的定义并查看其参数要求。例如,假设我们要调用的函数定义如下:
```python
def save_to_excel_sheet(data, filename):
# 函数体
```
我们可以看到这个函数需要两个参数"data"和"filename"。在调用时,我们需要传入这两个参数,否则就会报出TypeError错误。
所以,要解决这个错误,我们需要根据函数定义提供两个必要的位置参数。例如:
```python
data = ... # 数据
filename = ... # 文件名
save_to_excel_sheet(data, filename)
```
这样,我们就可以正确地调用这个函数了。
需要注意的是,具体的解决办法可能会根据函数定义和代码的具体情况而有所不同。根据错误信息,我们可以找到相应的函数定义并提供缺少的参数来解决问题。