_AppMixIn.app_list_running() missing 1 required positional argument: 'self' File "D:\work\open.py", line 4, in <module> connected_devices = u2.Device.app_list_running() # 获取已连接的设备列表 TypeError: _AppMixIn.app_list_running() missing 1 required positional argument: 'self'
时间: 2023-06-14 15:07:05 浏览: 50
这个错误提示表明你的代码中调用了 _AppMixIn.app_list_running() 方法,但是缺少了一个必需的参数 self。
通常情况下,self 参数是指对象本身,也就是类的实例。因此,你需要确认你的代码中是否创建了类的实例,并在调用方法时将实例作为参数传入,例如:
```python
device = u2.connect()
connected_devices = device.app_list_running()
```
如果你已经创建了类的实例并传入了 self 参数,那么可能是类的定义中出现了问题,建议检查类的定义和继承关系是否正确。
相关问题
Atm.user_list() missing 1 required positional argument: 'self'
根据你提供的错误信息,"Atm.user_list() missing1 required positional argument: 'self'",可以看出在调用`Atm.user_list()`方法时缺少了一个必需的参数'self'。这个错误通常发生在没有正确实例化类对象的情况下调用了类的方法。
在Python中,当我们定义一个类时,类的方法的第一个参数通常是self,它表示类的实例对象。在调用类的方法时,Python会自动将实例对象作为第一个参数传递给方法。因此,在调用`Atm.user_list()`方法时,应该先创建一个Atm类的实例对象,然后通过该实例对象来调用方法。
下面是一个示例代码,展示了如何正确使用Atm类和调用user_list()方法:
```python
class Atm:
def __init__(self):
self.users = []
def user_list(self):
# 方法实现代码
pass
# 创建Atm类的实例对象
atm = Atm()
# 调用user_list()方法
atm.user_list()
```
请注意,在上述示例中,我们首先创建了一个Atm类的实例对象`atm`,然后通过该对象调用了`user_list()`方法。
TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'
如果您使用 TensorFlow 1.x 版本构建模型并训练模型时出现 `TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'` 错误,通常是因为在调用 `minimize` 函数时未指定 `var_list` 参数。在 TensorFlow 1.x 版本中,`minimize` 函数需要传入一个变量列表,以指定需要更新的变量。例如:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型和损失函数
model = tf.keras.models.Sequential([...])
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
# 创建优化器和变量列表
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
var_list = model.trainable_variables
# 计算梯度并更新变量
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss_fn(model.output, y))
optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, var_list=var_list)
```
在上面的示例中,`var_list` 参数指定了需要更新的变量列表,即模型中的所有可训练变量。如果您没有指定 `var_list` 参数,会出现 `TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'` 错误。
如果您使用 TensorFlow 2.x 版本,则不需要指定 `var_list` 参数,因为在 TensorFlow 2.x 版本中,优化器会自动管理变量。例如:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型和损失函数
model = tf.keras.models.Sequential([...])
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
# 创建优化器并计算梯度
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(x)
loss = loss_fn(y, y_pred)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
# 更新变量
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
```
在上面的示例中,优化器会自动管理变量,因此不需要指定 `var_list` 参数。