net =tf.keras.layers.Dense(s, 100, activation=tf.nn.relu, name='l1', trainable=trainable) TypeError: __init__() got multiple values for argument 'activation'怎么解决

您好！对于此错误，您可以尝试使用关键字参数来明确指定参数的名称。修改您的代码如下：

net = tf.keras.layers.Dense(s, 100, activation=tf.nn.relu, name='l1', trainable=trainable)

修改为：

net = tf.keras.layers.Dense(s, units=100, activation=tf.nn.relu, name='l1', trainable=trainable)

这样就能够明确指定 `units` 参数的名称，避免了混淆。希望能够帮助到您！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

net = tf.keras.layers.Dense(s, units=100, activation=tf.nn.relu, name='l1', trainable=trainable) TypeError: __init__() got multiple values for argument 'units'怎么修改

抱歉，我之前给出的回答有误。感谢您的指正。

对于这个错误，原因是在 `Dense` 层的构造函数中重复指定了 `units` 参数。解决方法是删除多余的参数，或者将其更改为正确的参数名。

请检查您的代码，确认是否重复指定了 `units` 参数。如果没有重复指定，那么可能是其他地方出现了问题。

如果您能提供更多关于错误上下文的信息，我将能够更好地帮助您解决问题。

model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10) ]) sample_input = tf.ones((1, input_shape)) sample_output = model(sample_input) loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = model.trainable_variables train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)出现这个错误怎么改NameError: name 'input_shape' is not defined

这个错误是因为代码中使用了一个未定义的变量 "input_shape"。你需要在代码中定义变量 "input_shape" 并赋值，例如：

input_shape = 10 # 假设输入的形状为 (1, 10)
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
sample_input = tf.ones((1, input_shape))
sample_output = model(sample_input)
loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))
var_list = model.trainable_variables
train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)

在这个例子中，我们假设输入的形状是 (1, 10)，并将其赋值给了变量 "input_shape"。你需要根据实际情况修改该变量的赋值。