TypeError: SBCFormer.__init__() got an unexpected keyword argument 'pretrained_cfg'
时间: 2023-12-08 13:03:42 浏览: 239
这个错误提示意味着在SBCFormer的初始化函数中传入了一个不期望的关键字参数'pretrained_cfg'。这可能是因为你正在使用的SBCFormer版本不支持'pretrained_cfg'参数,或者你的代码中有一些错误。要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1.检查你正在使用的SBCFormer版本是否支持'pretrained_cfg'参数。如果不支持,你需要升级到支持该参数的版本。
2.检查你的代码是否正确。确保你正确地传递了参数,并且没有拼写错误或其他语法错误。
3.如果你确定你的代码没有问题,并且你正在使用支持'pretrained_cfg'参数的SBCFormer版本,那么你可能需要查看SBCFormer的文档或向开发人员寻求帮助,以了解如何正确地使用该参数。
```python
# 代码示例
# 假设你正在使用的是支持'pretrained_cfg'参数的SBCFormer版本
from sbcformer import SBCFormer
# 正确使用'pretrained_cfg'参数的示例
model = SBCFormer(pretrained_cfg='path/to/pretrained_cfg')
```
相关问题
TypeError: BEVFusion: PAFPN: __init__() got an unexpected keyword argument 'upsample_cfg'
这个错误提示表明在BEVFusion: PAFPN的初始化函数中出现了一个意外的关键字参数'upsample_cfg'。这可能是因为该参数不在该函数的定义中,或者是因为该参数被错误地传递给了该函数。要解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤:
1.检查代码中是否存在拼写错误或语法错误。
2.检查BEVFusion: PAFPN的初始化函数的定义,确保它包含名为'upsample_cfg'的参数。
3.检查调用该函数的代码,确保没有错误地传递了名为'upsample_cfg'的参数。
如果以上步骤都没有解决问题,您可以尝试查看BEVFusion: PAFPN的文档或寻求更高级别的技术支持。
model = VGG(make_layers(cfgs[cfg], batch_norm=batch_norm), **kwargs) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'pretranined'
在Python中使用深度学习框架时,例如PyTorch,你可能会遇到一些因为参数不匹配导致的`TypeError`。在你提供的代码片段中,`VGG`模型的初始化被调用时出现了一个错误,因为`__init__`方法没有识别到`pretrained`这一关键字参数。
让我们来具体分析一下这个错误:
1. `make_layers`函数是根据提供的配置`cfgs[cfg]`和是否使用批量归一化`batch_norm`来构建VGG网络中的层。这部分通常是在定义VGG模型结构时使用的,不是初始化函数的一部分。
2. `**kwargs`代表了接受任意数量的关键字参数,这些参数将被传递给`VGG`类的构造函数。但是,如果你错误地写了一个不存在的关键字参数,比如`pretranined`,而不是正确的`pretrained`,那么Python将会抛出`TypeError`。
正确的参数应该是`pretrained`而不是`pretranined`。如果你的意图是加载一个预训练好的模型,你需要确保正确地拼写了`pretrained`。
这里是一个正确的参数使用示例,假设你正在使用PyTorch的VGG模型:
```python
from torchvision import models
# 假设 cfg 是 'VGG16',batch_norm 为 False
model = models.VGG(make_layers(cfgs['VGG16'], batch_norm=False), pretrained=True)
```
在这个例子中,我们使用了`pretrained=True`来指示我们希望加载一个预训练的模型。如果`pretrained`参数并不在模型的构造函数中,那么你需要检查你的代码和使用的库的文档来确定正确的参数。
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