net = resnet50() TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'block'

这个错误是由于在创建 ResNet50 模型时缺少了一个必需的参数 'block' 导致的。在使用 ResNet50 模型时，需要指定所使用的基本块类型。你可以选择使用基本块类型为 "basic" 或 "bottleneck"。以下是一个正确创建 ResNet50 模型的示例代码：

from torchvision.models import resnet50

net = resnet50(pretrained=True, progress=True)

在这个示例中，我们通过 `resnet50()` 函数创建了一个 ResNet50 模型，并指定了参数 `pretrained=True` 和 `progress=True`，表示使用预训练的权重和显示下载进度。你可以根据自己的需求选择是否使用这些参数。

相关问题

model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: ResNet50.__init__() missing 1 required positional argument: 'Bottleneck'

这个错误提示表明在创建 ResNet50 模型时，缺少一个必需的位置参数“Bottleneck”。这是因为在实例化 ResNet50 模型时，需要指定使用的残差块类型。具体而言，ResNet50 中使用的是 Bottleneck 残差块。因此，需要在实例化 ResNet50 模型时传递 Bottleneck 类型。

您可以使用以下代码来实例化 ResNet50 模型：

import torchvision.models as models

class ResNet50(models.resnet.ResNet):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ResNet50, self).__init__(
            block=models.resnet.Bottleneck, 
            layers=[3, 4, 6, 3], 
            num_classes=num_classes
        )

model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device)

在这里，我们继承了 torchvision.models.resnet.ResNet 类，并在构造函数中指定了 Bottleneck 残差块类型。同时，我们还使用了 3、4、6 和 3 个残差块的层数来构造 ResNet50 模型。最后，我们使用传递给脚本的 `num_classes` 参数来指定模型输出的类别数，并将模型移动到设备（例如 GPU）上进行加速。

调用torchvision的model，TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'params'

当你尝试通过PyTorch的`torchvision`模块加载模型并初始化它时，遇到`TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'params'`这样的错误，通常意味着你在创建模型实例时缺少必要的参数。`params`可能是表示模型参数的必需参数，比如权重文件（如`.pt`文件）或者是模型配置信息。

`torchvision`中的很多预训练模型都是从`torch.nn.Module`派生的，它们需要在初始化时传入模型的参数，这可能包括模型结构、学习率等设置。例如，如果你想要加载`torchvision.models.resnet18()`，你应该像下面这样：

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 如果需要，你可以选择加载自定义参数
# model.load_state_dict(torch.load('your_model_params.pth'))

# 如果忘记提供参数，则会报错，因为默认构造函数期望有pretrained参数
# 错误：TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'params'

要解决这个问题，你需要检查文档确认特定模型需要哪些初始化参数，然后提供正确的参数值。如果是因为缺少参数文件，记得提供模型参数的路径。如果还有疑问，可以查阅官方文档或者搜索相关的教程。