NameError: name 'kwargs' is not defined

时间: 2023-09-10 21:05:52 浏览: 79
这个错误通常是因为在函数定义中没有明确定义 `kwargs` 参数,但在函数体中使用了它。可以在函数定义中添加 `**kwargs` 来定义这个可变关键字参数。例如: ```python def my_function(*args, **kwargs): # 函数体 ``` 这样就可以在函数体中使用 `kwargs` 参数了。
相关问题

NameError: name 'BasicConv2d' is not defined

抱歉,我之前的回答有误。`BasicConv2d` 并不是 PyTorch 自带的模块,而是一种常见的卷积层的变体,可以根据需要自行实现。下面是一个示例实现: ```python import torch.nn as nn class BasicConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, **kwargs): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, **kwargs) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return x ``` 这里我们继承了 `nn.Module` 类,并在 `__init__` 方法中定义了卷积层、归一化层和激活函数层,并在 `forward` 方法中将它们串联起来。使用时,可以在神经网络中像使用其他层一样使用 `BasicConv2d`。

> wait_for_element(driver, kwargs['locator']) E NameError: name 'wait_for_element' is not defined

这个错误意味着Python无法找到名为`wait_for_element`的函数。你需要确保在代码中定义了这个函数,或者使用正确的函数名称。如果你是从其他地方复制了这段代码,请确保你已经包含了所有必要的自定义函数或库。如果你没有定义这个函数,你可以尝试编写一个这个函数来等待页面元素加载完成。这是一个例子: ```python from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By def wait_for_element(driver, locator, timeout=10): return WebDriverWait(driver, timeout).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, locator))) ``` 这个函数使用Selenium内置的`WebDriverWait`类来等待元素加载完成。你可以传递一个元素定位器和一个可选的超时参数来等待元素加载完成。
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Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

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