TypeError：__init __（）为参数'kernel_size'获得了多个值

Question

执行程序时出现以下错误...

def conv2d(x, output_dim, k_size=5, stride=2, stddev=0.02, name="conv2d"):
    #conv = tf.keras.layers.Conv2D(x, output_dim, kernel_size=k_size, 
                                   strides=[stride, stride], padding="SAME", 
                                   kernel_initializer=init(stddev=0.02), name=name)
    conv = tf.compat.v1.layers.Conv2D(x, output_dim, kernel_size=k_size, 
                                      strides=[stride, stride], padding='SAME', 
                                      kernel_initializer=init(stddev=0.02), name=name)

错误

文件“ /nfs/s-iibi54/users/skuanar/Downloads/VAE-GAN-Autoencoding-Beyond-Pixels-Using-a-Similarity-Metric-master/vaegan.py”，第20行，在conv2d中conv = tf.compat.v1.layers.Conv2D（x，output_dim，kernel_size = k_size，步幅= [步幅，步幅]，填充='SAME'，kernel_initializer = init（stddev = 0.02），name = name）TypeError：init（）为参数'kernel_size']获取了多个值

我在执行程序时收到以下错误... def conv2d（x，output_dim，k_size = 5，stride = 2，stddev = 0.02，name =“ conv2d”）：#conv = tf.keras.layers。 Conv2D（x，output_dim，kernel_size = ...

Answer 1

您正在将x传递给图层的__init__方法。 Keras层不是这样工作的。

Answer 2

如Tensorflow 2.0 Conv2D documentation中所述，第二个参数为kernel_size，因此您的output_dim与之冲突。使用Conv2D的正确方法是先对其进行初始化，然后将其输入张量传递给它，如下所示：

Answer 3

您可以在keras docs中看到，Conv2D的第二个参数是kernel_size。您正在使用第二个参数和kernel_size命名参数调用此方法