lasagne.layers.DenseLayer：“__init__() 至少需要 3 个参数”

Question

我正在使用 Lasagne+Theano 创建一个 ResNet 并且正在努力使用 DenseLayer。 如果我使用http://lasagne.readthedocs.io/en/latest/modules/layers/dense.html上的示例，它可以工作。

l_in = InputLayer((100, 20))
l1 = DenseLayer(l_in, num_units=50)

但是如果我想在我的项目中使用它：

#other layers

resnet['res5c_branch2c'] = ConvLayer(resnet['res5c_branch2b'], num_filters=2048, filter_size=1, pad=0, flip_filters=False)
resnet['pool5'] = PoolLayer(resnet['res5c'], pool_size=7, stride=1, mode='average_exc_pad', ignore_border=False)
resnet['fc1000'] = DenseLayer(resnet['pool5'], num_filter=1000)

Traceback (most recent call last):File "convert_resnet_101_caffe.py", line 167, in <module>
resnet['fc1000'] = DenseLayer(resnet['pool5'], num_filter=1000)TypeError: __init__() takes at least 3 arguments (2 given)

Answer 1

DenseLayer接受两个位置参数： incoming, num_units 。 您正在像这样实例化它：

DenseLayer(resnet['pool5'], num_filter=1000)

请注意，这与示例代码不同：

DenseLayer(l_in, num_units=50)

由于您传递的关键字参数不是num_units作为第二个参数，我认为num_filter被解释为**kwargs ，并且DenseLayer is still wanting that num_units` 参数，并且由于您没有提供而引发错误它。

您可以提供一个num_units之前的说法num_filter ，或者这仅仅是一个错字，改变num_filter到num_units 。 （第二个选项对我来说似乎更有可能，因为虽然我不熟悉您正在使用的库，但我在您链接的文档中没有看到任何对num_filter引用，尽管有些类似乎采用了num_filters - 请注意尾随s - 参数。）