TypeError: Bottleneck.__init__() got an unexpected keyword argument 'stride'

### 解决方案 `TypeError: Bottleneck.__init__() received an unexpected keyword argument 'stride'` 的错误通常表明 `Bottleneck` 类的定义中未接受名为 `'stride'` 的参数，但在调用该类时传递了此参数。 以下是可能的原因以及解决方案： #### 原因分析 1. **类定义不匹配** 如果你在自定义网络架构中重新实现了 `Bottleneck` 类，但忘记在其构造函数 (`__init__`) 中声明 `'stride'` 参数，则会引发此类错误[^4]。 2. **框架版本差异** 不同版本的深度学习框架（如 PyTorch）可能会更改其内置模块的行为。如果使用的代码依赖于特定版本的实现，而当前环境中的框架版本不同，则可能导致兼容性问题[^1]。 3. **第三方库冲突** 若项目引入了多个第三方库或自定义模块，可能存在命名冲突的情况，导致加载了一个不符合预期定义的 `Bottleneck` 类[^3]。 --- #### 解决方法 ##### 方法一：检查并修正 `Bottleneck` 定义 确认 `Bottleneck` 类是否已正确定义 `'stride'` 参数。例如，在 PyTorch 的 ResNet 实现中，标准的 `Bottleneck` 构造函数如下所示： ```python class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64, dilation=1, norm_layer=None): super(Bottleneck, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d width = int(planes * (base_width / 64.)) * groups # Both self.conv2 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1 self.conv1 = conv1x1(inplanes, width) self.bn1 = norm_layer(width) self.conv2 = conv3x3(width, width, stride, groups, dilation) self.bn2 = norm_layer(width) self.conv3 = conv1x1(width, planes * self.expansion) self.bn3 = norm_layer(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride ``` 如果你的 `Bottleneck` 类缺少 `'stride'` 参数，请按照上述模板补充完整的定义[^4]。 ##### 方法二：更新深度学习框架 确保所使用的深度学习框架版本与代码需求一致。例如，某些旧版 PyTorch 可能不具备最新的 `Bottleneck` 实现方式。可以通过以下命令升级到最新稳定版本： ```bash pip install --upgrade torch torchvision torchaudio ``` 验证安装成功后运行程序再次测试是否存在相同问题[^2]。 ##### 方法三：排查第三方库干扰 当存在多个重名模块时，Python 默认优先导入本地路径下的文件而非官方包内的组件。因此建议执行以下操作排除潜在干扰因素： - 删除工作目录下任何命名为 `bottleneck.py` 或其他相似名称的手动创建脚本； - 使用绝对导入语句显式指定目标模块位置，比如替换为 `from torchvision.models.resnet import Bottleneck` 而非单纯写成 `import Bottleneck`[^3]。 --- ### 示例代码调整 假设原始代码片段如下： ```python model.add_module('layer', Bottleneck(in_channels=64, out_channels=128, stride=2)) ``` 应将其更改为符合实际定义的形式，例如： ```python model.add_module('layer', Bottleneck(64, 128, stride=2)) ``` 同时需保证传入各参数顺序严格对应目标初始化签名的要求[^4]。 --- #### 验证流程 完成以上修改之后，重启 Python 环境并重新运行受影响部分代码段来观察异常现象是否消失。若仍存在问题可进一步调试具体实例化过程或者查阅相关文档获取更多信息支持。 ---