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

【问题标题】：lasagne.layers.DenseLayer: "__init__() takes at least 3 arguments"lasagne.layers.DenseLayer：“__init__() 至少需要 3 个参数”
【发布时间】：2017-02-08 00:24:25
【问题描述】：

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)

【问题讨论】：

标签： python deep-learning theano lasagne

【解决方案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 not num_units 作为第二个参数，我认为 num_filter 被解释为 **kwargs 和 DenseLayer is still wanting thatnum_units 之一参数，并引发错误，因为您没有提供它。

您可以在num_filter 之前提供num_units 参数，或者如果这只是一个错字，请将num_filter 更改为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 的引用，尽管有些类似乎采用了 num_filters - 注意结尾的 s - 参数。）

【讨论】：

谢谢，我没看到 :) 是错字