__init__() missing 1 required positional argument: 'kernel_size'

这个错误提示通常出现在使用类的实例化时，没有给必要的参数传值。其中，'__init__()'是Python中的构造函数，也就是在创建一个新对象时调用的函数。通常情况下，在创建对象时，需要传入一些必要的参数，比如这里提到的'kernel_size'。如果在实例化类时没有传入这个参数，就会报错提示"missing 1 required positional argument"。解决这个问题的方法是在实例化时传入正确的参数值。

相关问题

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'kernel_size'

这个错误通常是因为你没有在初始化卷积层对象时提供必需的参数之一，即卷积核的大小 `kernel_size`。在初始化时，你需要指定卷积核的大小，例如 `nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)`。请确保你在初始化时提供了所有必需的参数。

例如，如果你的代码是这样的：

import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 6 * 6, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 32 * 6 * 6)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

你需要将 `self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16)` 改为 `self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)`，以指定卷积核的大小，例如：

import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 6 * 6, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 32 * 6 * 6)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

这样就能够解决这个错误了。

TypeError: Kernel.__init__() missing 1 required positional argument: 'data'

这个错误通常是因为在创建Kernel对象时忘记传递必需的参数"data"。请检查你的代码，确保在创建Kernel对象时传递了正确的参数。例如：

from ipykernel.kernelbase import Kernel

class MyKernel(Kernel):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.data = kwargs.get('data', None)

在这个例子中，我们从父类Kernel继承了__init__方法，并在子类的__init__方法中使用super()方法进行调用。我们还定义了一个实例变量"data"，并通过kwargs.get方法获取传递的参数。请确保你的代码也遵循了这个模式，传递了正确的参数。