曹席鹤 2021-09-02 09:03 采纳率: 66.7%
浏览 213
已结题

TypeError: net() missing 1 required positional argument: 'weight_decay'

有两处报错位置,如下:


if __name__ == '__main__':
    ssd = SSDNet()
    ssd.net(tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[5, 304, 304, 3]))

ssd = SSDNet()
predictions, localisations, _, _ =\
   ssd.net(image_4d, is_training=False)

相关代码,如下:


    def net(self, input_data, weight_decay, update_feat_shapes=True, is_training=True):
        with slim.arg_scope(self._ssd_arg_scope(weight_decay)):
            output = self._ssd_net(input_data, is_training=is_training)
            # Update feature shapes (try at least!)
        if update_feat_shapes:
            feat_shapes = []
            # 获取各个中间层shape(不含0维),如果含有None则返回默认的feat_shapes
            for l in output[0]:
                if isinstance(l, np.ndarray):
                    shape = l.shape
                else:
                    shape = l.get_shape().as_list()
                shape = shape[1:4]
                if None in shape:
                    feat_shapes = self.params.feat_shapes
                    break
                else:
                    feat_shapes.append(shape)
            self.params = self.params._replace(feat_shapes=feat_shapes)
            sys.stdout.write('[*] Report: variable feat_shapes is {}\n'.format(self.params.feat_shapes))
        return output

# ssd的网络结构
    def _ssd_net(self, inputs,
                 scope='ssd_net',
                 reuse=False,
                 is_training=True,
                 dropout_keep_prob=0.5):
        with tf.compat.v1.variable_scope(scope, 'ssd_net', [inputs], reuse=reuse) as sc:
            end_points_collection = sc.original_name_scope + '_end_points'

请问我要如何改正两处报错位置,才能正常运行。谢谢!

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2条回答 默认 最新

  • bekote 2021-09-02 09:19
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    net需要两个必要的参数input_data, weight_decay,但你调用时都只给了一个

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