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TypeError: LSTM.__init__() got an unexpected keyword argument 'input_sz'

时间: 2023-07-30 21:08:19 浏览: 224
这个错误通常是因为LSTM的构造函数中没有定义input_sz参数。您需要检查代码中LSTM类的构造函数，并确保它接受input_sz参数。如果您使用的是第三方库中的LSTM类，则可能需要更新该库以支持input_sz参数。如果您自己实现了LSTM类，则需要确保构造函数中包含input_sz参数，并将其正确传递到父类的构造函数中。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\python\LTSM.py", line 58, in <module> model=LSTM(input_dim=input_dim,hidden_dim=hidden_dim,output_dim=output_dim,num_layers=num_layers) TypeError: Module.__init__() got an unexpected keyword argument 'input_dim'

这个错误提示说明你在初始化一个LSTM模型时传入了一个不被支持的参数"input_dim"。可能是因为你使用的LSTM模型库不支持这个参数，或者你使用的LSTM模型库中这个参数的名称不同。 建议检查一下你使用的LSTM模型库中初始化函数的参数列表，确保你使用的参数名称和顺序都是正确的。如果问题仍然存在，请查看模型库文档或者参考其他相关代码来解决问题。

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'bidirectional'

`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'bidirectional'` 这种错误通常发生在尝试创建某个类实例时，当你试图传递一个名为 `bidirectional` 的关键字参数给构造函数 (`__init__`)，但是该类的定义中并没有接受这个参数。`bidirectional` 参数可能是某个库特定于某些模型（比如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras）的特性，并非通用Python类的一部分。 例如，在Keras中，如果你想要设置一个双向层（如 Bidirectional LSTM），正确的语法应该是： ```python from keras.layers import Bidirectional, LSTM model = Sequential() model.add(Bidirectional(LSTM(64), input_shape=(timesteps, input_dim))) ``` 在这种情况下，你需要直接将 `Bidirectional` 类放在 `LSTM` 类之上，而不是作为 `LSTM` 构造函数的参数。如果你收到这样的错误，检查一下你所使用的库文档，确认它是否支持并如何正确地设置这个参数。
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解决jquery插件：TypeError:$.browser is undefined报错的方法

1. jQuery插件报错问题：在使用jQuery插件时可能会遇到"TypeError: $.browser is undefined"的报错，这主要是因为从jQuery 1.9版本开始，jQuery移除了$.browser和$.browser.version这两个用于获取浏览器基本信息的...

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'return_sequences'

其中，'return_sequences'是Keras中LSTM层的一个参数，用于指定是否返回每个时间步的输出。如果你使用的是TensorFlow 2.0或更高版本，可能需要将该参数改为'return_sequences=True'或'return_state=True'。 如果你...

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'batch_first'

### Python 中 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'batch_first' 错误分析 当遇到此类错误时，通常意味着传递给类构造函数的关键字参数未被定义或不再支持。此问题可能源于使用的库版本...

Traceback (most recent call last): File "D:\deepl\ts\lstm test\multi_variable_LSTM.py", line 130, in <module> model = LSTMModel(input_size=FEATURES,pred_steps=pred_steps).to(device) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'pred_steps'

要解决LSTMModel初始化时的TypeError: unexpected keyword argument 'pred_steps'错误，需检查**参数传递一致性**。以下是具体步骤： --- ### **步骤分析** 1. **检查模型类的定义** 查看LSTMModel类的__...

File "C:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a373.py", line 225, in LSTNetAttention input_data1 = residual_block(input_data1, filters=128, kernel_size=3) TypeError: residual_block() got an unexpected keyword argument 'kernel_size'

这个错误提示表明 residual_block 函数不支持 kernel_size 参数。请检查 residual_block 函数的定义，确保它没有定义 kernel_size 参数。如果您需要在 residual_block 函数中使用 kernel_size 参数，您...

model = build_lstm_generator(seq_len=seq_len, hidden_size=hidden_size,vocab_size=len(offsets_vocab)+len(durations_vocab)*len(notes_vocab)) TypeError: build_lstm_generator() got an unexpected keyword argument 'seq_len'

这个错误通常是由于函数 build_lstm_generator 的参数列表中没有 seq_len 这个参数，但是你尝试在调用该函数时使用了这个参数。 具体来说，可能是以下原因之一： 1. 函数 build_lstm_generator 的参数列表中...

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import datasets import cv2 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() import matplotlib.pyplot as plt class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): """位置编码层，为序列添加位置信息""" def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim # 可学习的位置编码矩阵：max_len × embed_dim self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding( input_dim=max_len, output_dim=embed_dim ) def call(self, x): # 生成位置索引序列（0到序列长度-1） positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) # 将位置编码加到输入特征上 return x + self.pos_emb(positions) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() # 获取父类配置 config.update({ "max_len": self.max_len, "embed_dim": self.embed_dim }) return config class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): """Transformer编码块，包含多头注意力和前馈网络""" def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads # 多头注意力机制（核心组件） self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention( num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim # 每个头的维度 ) # 前馈网络（两全连接层） self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), # 扩展维度 tf.keras.layers.Dense(embed_dim) # 恢复维度 ]) # 层归一化组件 self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): # 自注意力机制（q=k=v=inputs） attn_output = self.att(inputs, inputs) # 残差连接 + 层归一化 out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) # 前馈网络处理 ffn_output = self.ffn(out1) # 再次残差连接 + 层归一化 return self.layernorm2(out1 + ffn_output) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() # 获取父类配置 config.update({ "embed_dim": self.embed_dim, "num_heads": self.num_heads, }) return config model = tf.keras.models.load_model('transform_model.keras', custom_objects={ "PositionEmbedding": PositionEmbedding, "TransformerBlock": TransformerBlock } ) # Evaluate the restored model loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) pre = model.predict(test_images) # 对所有测试图片进行预测 print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc)) # 输出第一张图片的预测结果 print( pre[1]*100) print( np.argmax(pre[3])) plt.imshow(test_images[3]) plt.show() cv2.waitKey(0)PS D:\source\test3> & C:/ProgramData/anaconda3/envs/LSTM-TESFLOW/python.exe d:/source/test3/predict.py 2025-03-11 16:01:35.284449: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2025-03-11 16:01:35.291695: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Traceback (most recent call last): File "d:/source/test3/predict.py", line 75, in <module> model = tf.keras.models.load_model('transform_model.keras', File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\LSTM-TESFLOW\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\LSTM-TESFLOW\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 783, in from_config return cls(**config) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'name'

3. 应不再出现TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'name' $\boxed{\text{潜在问题补充}}$ 1. **输入数据预处理**：原始MNIST数据为(28,28)的uint8数组，需归一化并添加通道维度 ...

class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size=128, output_size=1, dropout=0.3): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, batch_first=True, num_layers=2, bidirectional=True, # 双向LSTM dropout=dropout # 仅在多层时生效 ) self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) # 双向需乘2 def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.dropout(out[:, -1, :]) out = self.fc(out) return out.squeeze()这里dropout=dropout报错

假设错误信息是：“TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'dropout'”，那么说明在PyTorch的某个版本中，nn.LSTM没有dropout参数。这可能发生在非常旧的版本中。例如，在PyTorch 0.3.0之前...

File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 83, in create_optimizer zip(grads, tvars), global_step=global_step) TypeError: apply_gradients() got an unexpected keyword argument 'global_step'

根据你提供的错误信息，在调用 apply_gradients() 函数时出现了一个意外的关键字参数 global_step。 这个问题可能是由于你使用的 TensorFlow 版本与 transformers 库中的优化器不兼容导致的。...

TypeError: add() got an unexpected keyword argument 'kernel_regularizer'

嗯，用户遇到了一个TypeError，说在add()方法中得到了一个未预期的关键字参数'kernel_regularizer'。这个问题看起来是在使用Keras构建模型时出现的。用户之前让我帮忙给LSTM模型添加正则化，而我给出的代码中在LSTM...

from BaseNN import nn as basenn # 重命名 BaseNN 的 nn 类 import torch import torch.nn as torch_nn # 为 PyTorch 的 nn 模块创建别名 import numpy as np # ---------- 1. 与 checkpoint 对齐的网络结构 ---------- class CharLSTM(torch_nn.Module): # 使用 PyTorch 的 nn.Module def __init__(self, vocab, embed, hidden, layers): super().__init__() self.embedding = torch_nn.Embedding(vocab, embed) self.lstm = torch_nn.LSTM(embed, hidden, layers, batch_first=True) self.linear = torch_nn.Linear(hidden, vocab) def forward(self, x): x = self.embedding(x) # [B, T, E] out, _ = self.lstm(x) # [B, T, H] return self.linear(out[:, -1]) # [B, V] # ---------- 2. 轻量封装 ---------- class NextCharModel: def __init__(self, checkpoint='model.pth'): # 载入 checkpoint ckpt = torch.load(checkpoint, map_location='cpu') # 按需修复 meta 字段（兼容旧 checkpoint） if 'color' not in ckpt['meta'] and 'color' in ckpt: ckpt['meta']['color'] = ckpt.pop('color') if 'ix2word' not in ckpt['meta']: ckpt['meta']['ix2word'] = {v: k for k, v in ckpt['meta']['word2idx'].items()} # 词表 self.word2idx = ckpt['meta']['word2idx'] self.ix2word = ckpt['meta']['ix2word'] vocab_size = len(self.word2idx) # 超参 para = ckpt['para'] embed_dim = para.get('embed_dim', 128) hidden_dim = para.get('hidden_dim', 256) num_layers = para.get('num_layers', 2) # 构建并加载权重 self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 创建 PyTorch 模型 self.net = CharLSTM(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_layers).to(self.device) self.net.load_state_dict(ckpt['state_dict']) self.net.eval() # 使用 BaseNN 包装模型 self.base_model = basenn('cls') self.base_model.model = self.net # 推理接口 def inference(self, data): """ data: str 长度=1 的汉字 return: numpy.ndarray 形状 (vocab_size,) 的 logit 向量 """ if data not in self.word2idx: raise KeyError(f'字符 "{data}" 不在词表里！') idx = torch.tensor([[self.word2idx[data]]], dtype=torch.long, device=self.device) # 使用 BaseNN 进行推理 result = self.base_model.inference(idx, return_prob=False) return result[0] # 返回 logits # ---------- 3. CLI 小应用 ---------- if __name__ == '__main__': model = NextCharModel(checkpoint='model.pth') # 确保安全访问输入函数 import builtins # 获取用户输入 try: # 尝试直接访问内置输入函数 user_input = builtins.input('请输一个字：').strip() except Exception as e: # 如果内置函数也被覆盖，使用原始输入方法 print(f"输入错误: {e}, 请直接输入单个汉字") user_input = input('请输一个字：').strip() # 处理输入并预测 if len(user_input) != 1: print("错误：请输入单个汉字") else: try: result = model.inference(data=user_input) # 多维向量 index = np.argmax(result) # 概率最大的索引 w = model.ix2word[index] # 映射为汉字 print("我帮你输出下一个字:", w) except KeyError as e: print(e) # 测试推理 if __name__ == '__main__': model = NextCharModel(checkpoint='model.pth') input_char = '长' logits = model.inference(data=input_char) print("logits 形状:", logits.shape) index = np.argmax(logits) w = model.ix2word[index] print("输入:", input_char) print("预测的下一个字:", w)报错：请输一个字： 长 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 90 88 else: 89 try: ---> 90 result = model.inference(data=user_input) # 多维向量 91 index = np.argmax(result) # 概率最大的索引 92 w = model.ix2word[index] # 映射为汉字 Cell In[17], line 66, in NextCharModel.inference(self, data) 63 idx = torch.tensor([[self.word2idx[data]]], dtype=torch.long, device=self.device) 65 # 使用 BaseNN 进行推理 ---> 66 result = self.base_model.inference(idx, return_prob=False) 67 return result[0] File /opt/conda/envs/mmedu/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py:27, in _DecoratorContextManager.__call__.<locals>.decorate_context(*args, **kwargs) 24 @functools.wraps(func) 25 def decorate_context(*args, **kwargs): 26 with self.__class__(): ---> 27 return func(*args, **kwargs) TypeError: inference() got an unexpected keyword argument 'return_prob'

我们面对的问题是：在使用BaseNN封装的PyTorch模型进行推理时，出现了TypeError: inference() got an unexpected keyword argument 'return_prob'的错误。这意味着我们在调用inference方法时传递了一个它不接受...

cannot import name 'is_sequence' from 'tensorflow.python.util.nest' (E:\python\anaonda\lib\site-packages\tensorflow\python\util\nest.py

3. TypeError: ms_error() got an unexpected keyword argument ‘labels’。 4. AttributeError: module ‘tensorflow_core.compat.v1’ has no attribute ‘contrib’。 5. ImportError: cannot import name 'is_...
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<think>我们注意到用户意图不明确，但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此，我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛，我们将重点放在照片提取上，因为这是明确提到的关键词。同时，我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先，针对照片提取，可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次，关于其他功能帮助，我们可以提供一些常见问题的快速指南，如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求，我们需要将答案组织为多个方法或步骤，并在每个步骤间换行。同时，避免使用第一人称和步骤词汇。由于
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驾校一点通软件：提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件，该软件强调其辅助性质，旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出，“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件，这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份，这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新，以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中，有以下几个文件类型值得关注： 1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点： - 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。 - 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。 - 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。 - 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点，这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
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【DFLauncher自动化教程】：简化游戏启动流程，让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台，本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论，本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外，本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容，