features = new_model(img,datainput) 报错forward() takes 2 positional arguments but 3 were given, 应该如何修改
时间: 2024-02-15 20:06:13 浏览: 25
根据报错信息提示,`forward()` 方法只接受两个位置参数,但是在调用 `new_model` 的时候传入了三个参数,因此需要修改代码。
具体而言,可以将 `img` 和 `datainput` 合并成一个输入参数,然后将其作为一个参数传递给 `new_model`。具体代码如下:
```
with torch.no_grad():
new_model.eval()
features = new_model(img, datainput)
```
在这个代码中,我们将 `img` 和 `datainput` 合并成一个输入参数,并将其作为一个参数传递给 `new_model` 的 `forward()` 方法中。这样就可以避免报错了。
相关问题
with torch.no_grad(): new_model.eval() features = new_model(img,datainput) 报错forward() takes 2 positional arguments but 3 were given, 如何修改代码
根据你提供的代码,可以看出 `img` 和 `datainput` 应该是两个不同的输入参数,但是在调用 `new_model` 的时候,却只传了一个参数。这就导致了报错提示中的 `forward() takes 2 positional arguments but 3 were given`。
要解决这个问题,可以将 `img` 和 `datainput` 合并成一个输入参数,如下所示:
```
with torch.no_grad():
new_model.eval()
features = new_model(img, datainput)
```
这样就只需要传入两个参数,而不是三个了。当然,这也要求你修改 `new_model` 的定义,使其接受两个参数作为输入。
@Override public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException { dataOutput.writeUTF(city); dataOutput.writeUTF(date); dataOutput.writeLong(max_t); dataOutput.writeLong(min_t); dataOutput.writeLong(avg_t); dataOutput.writeLong(po); dataOutput.writeLong(ff); dataOutput.writeLong(u); } @Override public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException { city = dataInput.readUTF(); date = dataInput.readUTF(); max_t = dataInput.readLong(); min_t = dataInput.readLong(); avg_t = dataInput.readLong(); po = dataInput.readLong(); ff = dataInput.readLong(); u = dataInput.readLong(); }是干什么的
这段代码是 Hadoop 中自定义数据类型时需要实现的 Writable 接口的两个方法,用于将自定义数据类型转换为字节流以便序列化和反序列化。
在这段代码中,write 方法将自定义类中的成员变量写入 DataOutput 输出流中,而 readFields 方法则从 DataInput 输入流中读取这些成员变量并赋值给类中相应的变量。这样,就可以将自定义的数据类型转换为字节流,方便在 Hadoop 的分布式环境中进行传输和存储。