TypeError: named_modules() missing 1 required positional argument: ‘self‘

曾经终败给现在 2024-03-24 13:09 47阅读 0赞

*  **报错内容：**

> TypeError: named\_modules() missing 1 required positional argument: 'self'

*  **解决办法：**

**这个错误通常发生在没有正确创建和初始化模型实例的情况下。在使用`named_modules()`函数之前，你需要确保你已经创建并正确初始化了一个模型实例。具体来说，需要做以下几步：**

> 1.  导入相应的模块，如`torch.nn`等。
> 2.  定义并初始化你的模型，通常是从`torch.nn.Module`派生出的子类。
> 3.  调用`named_modules()`函数来获取模型中所有子模块的名称和实例。请注意，你需要在已经初始化的模型实例上调用`named_modules()`函数。

**下面是一个示例，演示如何定义和初始化一个简单的模型，以及如何调用`named_modules()`函数：**

import torch
    import torch.nn as nn
    
    # 定义一个简单的模型
    class MyModel(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(MyModel, self).__init__()
            self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
            self.relu1 = nn.ReLU()
            self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
            self.relu2 = nn.ReLU()
    
        def forward(self, x):
            x = self.conv1(x)
            x = self.relu1(x)
            x = self.conv2(x)
            x = self.relu2(x)
            return x
    
    # 创建一个模型实例并打印它的子模块
    model = MyModel()
    for name, module in model.named_modules():
        print(f'{name}: {module}')

**在这个示例中，`MyModel`是从`nn.Module`派生的一个简单模型，它包含两个卷积层和ReLU激活函数。`named_modules()`函数会返回一个元组，其中第一个元素是子模块的名称，第二个元素是实例对象。在这个示例中，我们打印出了模型中每个子模块的名称和实例。**