File F:\毕业\Paper2\Swin-Transformer-tensorflow-main\swintransformer\model.py:68 in build self.relative_position_bias_table = self.add_weight(f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', TypeError: Exception encountered when calling BasicLayer.call(). Could not automatically infer the output shape / dtype of 'basic_layer' (of type BasicLayer). Either the `BasicLayer.call()` method is incorrect, or you need to implement the `BasicLayer.compute_output_spec() / compute_output_shape()` method. Error encountered: Exception encountered when calling SwinTransformerBlock.call(). Could not automatically infer the output shape / dtype of 'swin_transformer_block' (of type SwinTransformerBlock). Either the `SwinTransformerBlock.call()` method is incorrect, or you need to implement the `SwinTransformerBlock.compute_output_spec() / compute_output_shape()` method. Error encountered: Layer.add_weight() got multiple values for argument 'shape' Arguments received by SwinTransformerBlock.call(): • args=('<KerasTensor shape=(None, 4096, 96), dtype=float32, sparse=False, name=keras_tensor_2>',) • kwargs=<class 'inspect._empty'> Arguments received by BasicLayer.call(): • args=('<KerasTensor shape=(None, 4096, 96), dtype=float32, sparse=False, name=keras_tensor_1>',) • kwargs=<class 'inspect._empty'>

<think>好的，我现在需要帮用户解决他们在构建Swin Transformer模型时遇到的错误。首先，我得仔细看看用户提供的错误信息，了解问题出在哪里。 用户遇到的错误是TypeError，具体是在调用BasicLayer.call()和SwinTransformerBlock.call()时出现的。错误信息指出无法自动推断输出的形状或数据类型，需要实现compute_output_spec()或compute_output_shape()方法。另外还有一个关于add_weight()函数收到多个shape参数的报错。 首先，我应该回忆一下TensorFlow和Keras中自定义层的工作原理。当定义自定义层时，尤其是包含动态计算或复杂操作的层，Keras有时无法自动推断输出的形状，因此需要显式地定义compute_output_spec或compute_output_shape方法。特别是当层内部有可训练权重时，正确添加权重的方式也很重要。 接下来，看错误信息中的具体位置：File F:\毕业\Paper2\Swin-Transformer-tensorflow-main\swintransformer\model.py:68，在build方法中的self.relative_position_bias_table = self.add_weight(...)。这里提示add_weight()收到了多个shape参数的冲突。通常，add_weight的参数包括name, shape, initializer等。可能在调用add_weight时，用户不小心重复传入了shape参数，或者某个参数名错误导致shape被多次指定。 例如，可能用户在定义relative_position_bias_table时，可能错误地传入了shape参数两次，或者某个参数名写错了，比如把shape写成了其他名称，导致位置参数和关键字参数冲突。例如，如果函数调用是add_weight(f'{self.prefix}_attn_...', shape=(...), initializer=..., ...)，而其他地方的参数可能隐式地传递了shape，导致冲突。 另一个可能性是，用户在构建层时，可能没有正确重写build方法，或者在调用父类方法时出现了问题。例如，自定义层继承自Layer，但在build方法中没有正确初始化，或者在super().build(input_shape)之前或之后添加权重导致的问题。 另外，错误信息中还提到无法推断输出的形状，因此需要实现compute_output_spec或compute_output_shape方法。这通常发生在层的call方法中，输出张量的形状依赖于输入或其他动态计算的情况，而Keras无法自动推断。这时候需要用户手动指定输出的形状，以便Keras能够正确构建模型。 接下来，我需要思考如何解决这两个问题。首先解决add_weight()参数冲突的问题，然后处理输出形状推断的问题。 对于add_weight的参数冲突，可能的解决方法是检查调用add_weight时的参数列表，确保每个参数名正确，没有重复传递shape参数。例如，用户可能在定义relative_position_bias_table时，既在参数列表中传入了shape，又在其他参数中隐式传递了shape，比如可能将shape作为位置参数传递，同时又在关键字参数中指定了shape，导致重复。或者，可能在调用add_weight时，参数顺序错误，导致shape被多次指定。 例如，正确的add_weight调用应该是： self.relative_position_bias_table = self.add_weight( name=f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', shape=(self.window_size[0] * self.window_size[1], ...), initializer=..., ... ) 而如果用户错误地写成了： self.relative_position_bias_table = self.add_weight( (self.window_size[0] * self.window_size[1], ...), name=f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', ... ) 这里，第一个参数是shape，然后name作为关键字参数传递，但可能其他地方的参数传递方式导致冲突，或者在父类的add_weight中有默认的shape参数，导致重复。 另外，检查用户是否在定义层时正确调用了super().build(input_shape)方法，这可能会影响权重的正确添加。 对于输出形状无法推断的问题，用户需要为自定义层BasicLayer和SwinTransformerBlock实现compute_output_spec或compute_output_shape方法，明确返回输出的形状和数据类型。例如，在类中添加： def compute_output_spec(self, inputs, *args, **kwargs): return tf.TensorSpec(shape=inputs.shape, dtype=inputs.dtype) 或者： def compute_output_shape(self, input_shape): return input_shape 这告诉Keras该层的输出形状与输入形状相同，或者根据具体计算进行调整。如果层的输出形状确实发生了变化，就需要根据实际计算返回正确的形状。 此外，用户可能在call方法中进行了复杂的操作，如reshape、转置等，导致Keras无法追踪形状变化。这时候需要手动计算并返回正确的输出形状。 现在，结合用户提供的错误信息，可能需要检查以下几点： 1. SwinTransformerBlock和BasicLayer的build方法中的add_weight调用是否正确，参数是否重复。 2. 是否在自定义层中正确实现了compute_output_spec或compute_output_shape方法。 3. 确保在call方法中正确处理输入，并返回正确的张量形状。 可能的解决步骤： 1. 检查SwinTransformerBlock的build方法中relative_position_bias_table的add_weight调用，确保参数正确，没有重复的shape传递。 2. 在BasicLayer和SwinTransformerBlock类中添加compute_output_spec方法，明确指定输出的形状和数据类型。 3. 确保在构建模型时，输入的形状能够正确传递到各个层，避免动态形状导致的问题。 例如，对于add_weight的问题，可能需要修改代码如下： 原代码可能类似： self.relative_position_bias_table = self.add_weight( f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', shape=(...), initializer=..., ... ) 但根据TensorFlow的add_weight文档，第一个参数是name，但更常见的是使用关键字参数传递name，所以正确的写法可能是： self.relative_position_bias_table = self.add_weight( name=f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', shape=(...), initializer=..., ... ) 如果用户将name作为位置参数传递，而其他参数可能被错误地传递，导致shape被重复指定。例如，如果函数签名为add_weight(name, shape, ...)，但用户可能传递了多个位置参数，导致shape被多次赋值。 另外，检查是否在父类的某个方法中已经定义了某些参数，导致子类中重复。 接下来，关于输出形状的问题，用户需要为自定义层添加compute_output_spec方法，例如： class SwinTransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, ...): super().__init__(**kwargs) # 初始化参数 def build(self, input_shape): # 构建权重 super().build(input_shape) # 确保调用父类的build方法 def call(self, inputs): # 层的计算逻辑 return output def compute_output_spec(self, inputs): # 根据输入的形状计算输出形状 return tf.TensorSpec(shape=inputs.shape, dtype=inputs.dtype) 或者使用compute_output_shape： def compute_output_shape(self, input_shape): return input_shape 但compute_output_shape可能在动态形状的情况下不够灵活，所以推荐使用compute_output_spec。 最后，用户可能还需要检查他们的TensorFlow版本是否兼容这些方法，或者是否有其他代码错误导致形状推断失败。 总结，用户需要做两件事：修正add_weight的参数冲突，确保正确传递参数；为自定义层添加compute_output_spec或compute_output_shape方法，明确输出形状。</think>--- ### **错误原因分析** 根据错误信息，问题集中在两个核心点上： 1. **`add_weight()` 参数冲突** ```python self.relative_position_bias_table = self.add_weight( f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', # <--- 错误根源：参数顺序错误 shape=(...), ... ) ``` - **直接原因**：`add_weight()` 的第一个参数默认是 `shape`，但代码中将 `name` 作为第一个位置参数传递，导致 `shape` 被重复赋值。 - **触发错误**：`Layer.add_weight() got multiple values for argument 'shape'` 2. **输出形状无法自动推断** - **深层原因**：自定义层 `BasicLayer` 和 `SwinTransformerBlock` 的 `call()` 方法未正确返回输出形状信息，或未实现 `compute_output_spec()` 方法。 --- ### **分步解决方案** #### **1. 修复 `add_weight()` 参数冲突** **修改前**（错误写法）： ```python self.relative_position_bias_table = self.add_weight( f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', # 第一个参数被误认为shape shape=(self.num_heads, self.window_size[0]*self.window_size[1], ...), initializer=tf.initializers.TruncatedNormal(stddev=0.02), trainable=True ) ``` **修改后**（正确写法）： ```python self.relative_position_bias_table = self.add_weight( name=f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', # 显式指定name参数 shape=(self.num_heads, self.window_size[0]*self.window_size[1], ...), initializer=tf.initializers.TruncatedNormal(stddev=0.02), trainable=True ) ``` --- #### **2. 实现形状推断方法** 为所有自定义层（`BasicLayer` 和 `SwinTransformerBlock`）添加 `compute_output_spec()` 方法，明确输出形状。 **示例实现**： ```python class SwinTransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, ...): super().__init__(**kwargs) # 初始化参数... def build(self, input_shape): # 构建权重... super().build(input_shape) def call(self, inputs): # 实现前向传播逻辑... return outputs # 确保输出张量形状可追踪 def compute_output_spec(self, inputs): # 根据输入形状计算输出形状 # 假设输出形状与输入相同（根据实际情况调整） return tf.TensorSpec( shape=inputs.shape, dtype=inputs.dtype, name=f"{self.name}_output" ) ``` --- ### **完整修正示例** 以 `SwinTransformerBlock` 为例： ```python class SwinTransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, dim, num_heads, window_size, prefix, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.dim = dim self.num_heads = num_heads self.window_size = window_size self.prefix = prefix def build(self, input_shape): # 修正add_weight参数传递 self.relative_position_bias_table = self.add_weight( name=f'{self.prefix}_attn_relative_position_bias_table', shape=(self.num_heads, self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1]), initializer=tf.initializers.TruncatedNormal(stddev=0.02), trainable=True ) super().build(input_shape) def call(self, inputs): # 实现具体计算逻辑（此处简化为示例） return inputs # 假设输出形状与输入相同 def compute_output_spec(self, inputs): return tf.TensorSpec( shape=inputs.shape, dtype=inputs.dtype, name=f"{self.name}_output" ) ``` --- ### **附加建议** 1. **动态形状验证** 在 `call()` 方法中添加调试语句，验证输入/输出形状： ```python def call(self, inputs): print(f"Input shape: {inputs.shape}") # 调试输出 # ... 计算逻辑 ... outputs = transformed_inputs print(f"Output shape: {outputs.shape}") # 调试输出 return outputs ``` 2. **继承规范** 确保所有自定义层继承自 `tf.keras.layers.Layer` 并正确调用 `super()`： ```python class BasicLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, ..., **kwargs): super().__init__(**kwargs) # 必须传递**kwargs # 初始化其他参数... ``` 3. **版本兼容性** 检查 TensorFlow 版本是否支持 `compute_output_spec()`（推荐使用 TF 2.6+）： ```python import tensorflow as tf assert tf.__version__ >= "2.6.0", "请升级到 TensorFlow 2.6 或更高版本" ``` --- 通过以上修正，既可解决参数冲突问题，也能让 Keras 正确推断自定义层的输出形状，确保模型构建流程正常执行。