Random.random() takes no arguments (2 given)

时间: 2023-11-26 17:04:29 浏览: 44
The error message "Random.random() takes no arguments (2 given)" means that you are passing two arguments to the random() function of the Random module in Python, but it does not accept any arguments. The random() function generates a random float between 0 and 1. It is called using the following syntax: ```python import random x = random.random() ``` Make sure that you are not passing any arguments to the random() function, and check if there are any other syntax errors in your code.
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Random.choice() takes 2 positional arguments but 3 were given

Random.choice()函数是Python中的一个随机选择函数,用于从给定的序列中随机选择一个元素。根据你提供的引用内容,你可能在使用Random.choice()函数时传递了3个参数,但该函数只接受2个位置参数。这就是为什么会出现"Random.choice() takes 2 positional arguments but 3 were given"的错误消息。 以下是一个使用Random.choice()函数的示例,以帮助你更好地理解它的用法: ```python import random my_list = [1, 2, 3, 4, 5] random_element = random.choice(my_list) print(random_element) ``` 在这个例子中,我们首先导入了random模块。然后,我们创建了一个包含一些元素的列表my_list。接下来,我们使用Random.choice()函数从my_list中随机选择一个元素,并将其赋值给random_element变量。最后,我们打印出随机选择的元素。

random() takes no arguments (1 given)

random()函数是一个用于生成随机数的函数,它不需要任何参数。在程序中调用random()函数时,如果传入了参数,就会出现“takes no arguments (1 given)”这样的提示。这是因为random()函数既不需要任何参数,也不允许传入参数。如果我们想要获取一个区间内的随机数,可以使用random()函数与其他函数进行组合,比如使用random.uniform()来生成指定范围内的随机数,或者使用random.randint()来生成指定范围内的整数。总之,不要在random()函数中传入任何参数,只需单独调用该函数即可获取一个随机数。同时,要注意在使用随机数时,考虑到生成的随机数是否符合需求,以及随机数的重复性和分布性等问题。希望以上解释能帮到您明白random()函数不需要传入任何参数的原因。

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dataset = CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017', annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json', transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) # 定义训练集和测试集的比例 train_ratio = 0.8 test_ratio = 0.2 # 计算训练集和测试集的数据数量 num_data = len(dataset) num_train_data = int(num_data * train_ratio) num_test_data = num_data - num_train_data # 使用random_split函数将数据集划分为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [num_train_data, num_test_data]) # 打印训练集和测试集的数据数量 print(f"Number of training data: {len(train_dataset)}") print(f"Number of test data: {len(test_dataset)}") train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) # define the optimizer and the learning rate scheduler params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) # train the model for 10 epochs num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): # 将模型设置为训练模式 model.train() # 初始化训练损失的累计值 train_loss = 0.0 # 构建一个迭代器,用于遍历数据集 for i, images, targets in train_loader: print(images) print(targets) # 将数据转移到设备上 images = list(image.to(device) for image in images) targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]上述代码报错:TypeError: call() takes 2 positional arguments but 3 were given

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