lasagne.layers.DenseLayer："__init__()至少包含3个参数“

Question

我正在使用Lasagne+Theano创建一个ResNet，并且正在与DenseLayer的使用进行斗争。如果我在http://lasagne.readthedocs.io/en/latest/modules/layers/dense.html上使用这个例子，它就能工作。

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

但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采用两个位置参数：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，所以我认为num_filter被解释为**kwargs和DenseLayer is still wanting thatnum_units`参数之一，并且由于不提供它而引发错误。

您可以在num_units之前提供一个num_filter参数，或者如果这只是一个错误，则将num_filter更改为num_units。(对于我来说，第二个选项似乎更有可能，因为虽然我不熟悉您正在使用的库，但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 -注意后面的s -参数。)