【Python】成功解决Python报错：TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘n_iterations‘
CSDN 2024-09-07 11:05:10 阅读 68
<code>TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations' 是实例化类时传入无效参数引起的错误。常见原因包括参数名称错误或库版本不一致。通过检查相关类的文档和确认库版本，可以解决这个问题。例如，dlib.shape_predictor 构造函数不接受 n_iterations 参数，只需传入模型路径即可。正确理解和使用库的功能，有助于避免此类错误。
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【Python】成功解决Python报错：TypeError: __init__（） got an unexpected keyword argument 'n_iterations'
问题背景一、常见原因二、解决方法三、错误示例分析四、解决方案1. 检查文档2. 使用正确的参数3. 正确使用库功能
五、总结
问题背景
<code>TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations' 是一个常见的错误，通常意味着你在实例化一个类时传入了一个构造函数不接受的参数。这个错误可能来自于对API的理解错误或版本更新导致参数变化。
一、常见原因
错误的参数名称：你可能使用了一个不存在的参数名称。版本问题：库的版本可能更新了，参数名称或接口发生了变化。
二、解决方法
检查文档：首先查看相关类的官方文档，确认它支持的参数名称。检查库版本：确认你使用的库版本是否与文档版本一致。不同的版本可能有不同的参数。
三、错误示例分析
假设你正在使用 dlib 中的 shape_predictor 类，并试图传入 n_iterations 这个参数：
import dlib
# 尝试传入一个不被接受的参数 'n_iterations'
predictor = dlib.shape_predictor(model_path='shape_predictor_68_face_landmarks.dat', n_iterations=500)code>
这个代码块会抛出错误：
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations'
四、解决方案
1. 检查文档
确保你使用的库支持所传入的参数。例如，dlib.shape_predictor 构造函数并不接受 n_iterations 参数。你可以参考 dlib 文档或代码注释，确认应传入的参数。
2. 使用正确的参数
以下是一个正确使用 dlib.shape_predictor 的示例：
import dlib
# 直接传入模型路径，无需其他额外参数
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
3. 正确使用库功能
如你所知 dlib 提供了一些参数来进行训练或者其他操作，以下是一个训练 shape_predictor 的示例：
import dlib
# 使用dlib内置方法训练shape_predictor
options = dlib.shape_predictor_training_options()
options.oversampling_amount = 300
options.nu = 0.05
options.tree_depth = 4
options.be_verbose = True
# 假设你使用了这个路径和文件名
training_xml_path = "training_with_face_landmarks.xml"
training_model_output = "shape_predictor_custom.dat"
dlib.train_shape_predictor(training_xml_path, training_model_output, options)
在训练 shape_predictor 时，可能会用到关键字参数，但这些参数传递给 train_shape_predictor 函数，而非 shape_predictor 的构造函数。
五、总结
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations' 错误通常说明你在类实例化时传递了一个未知参数。最好的解决方案是：
检查相关类的文档，确认应当传入的参数。确保你使用的库版本对这些参数是支持的，如果文档版本与你的实际使用库版本不一致，可能会出现这种错误。
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