paddle的forward参数传递


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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_182/1112901161.py in <module>
      8         GCN_index = GCNloader[step]
      9         print(len(GCN_index))
---> 10         logits = model(input_ids, segment_ids,GCN_index = GCN_index)
     11         print(33)
     12 

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py in __call__(self, *inputs, **kwargs)
    915 
    916     def __call__(self, *inputs, **kwargs):
--> 917         return self._dygraph_call_func(*inputs, **kwargs)
    918 
    919     def forward(self, *inputs, **kwargs):

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py in _dygraph_call_func(self, *inputs, **kwargs)
    905             self._built = True
    906 
--> 907         outputs = self.forward(*inputs, **kwargs)
    908 
    909         for forward_post_hook in self._forward_post_hooks.values():

TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'GCN_index'

我如何在paddle的forward函数中定义参数

看下这篇博客，也许你就懂了，链接：paddle基础网络解析
除此之外, 这篇博客: paddle基于bert的情绪识别中的 数据预处理 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

数据预处理代码，主要是将其原始数据格式进行转换，查看数据集中各个类别的占比。其实，正常项目，还可以增加一些数据清洗的工作（本项目省略了数据清洗的部分）。

import json
def data_proprecess(path,save_path):
    '''
    将原始数据格式转换成模型所需格式数据，并统计各标签数据的数量
    '''
    input = open(save_path,"w",encoding="utf-8")
    data_number = {}
    with open(path,"r",encoding="utf-8") as f:
        #加载原始数据
        data = json.load(f)
        #对原始数据进行遍历
        for i,line in enumerate(data):
            sample = {"text":line["content"],"label":line["label"]}
            #如果标签在data_number中，直接对其value进行加1操作；如果不在，则将标签加入的data_number中，value设为1。
            if line["label"] not in data_number:
                data_number[line['label']]= 1
            else:
                data_number[line["label"]] += 1
                
            #将每一个文本和对应的标签，写入到保存文件中
            input.write(json.dumps(sample,ensure_ascii=False)+"\n")
    print("data_number:",data_number)

train_path = "./data/usual_train.txt"
save_train_path = "./data/train.json"
data_proprecess(train_path, save_train_path)

test_path = "./data/usual_eval_labeled.txt"
save_test_path = "./data/test.json"
data_proprecess(test_path, save_test_path)

data_number: {'angry': 8344, 'happy': 5379, 'neutral': 5749, 'surprise': 2086, 'sad': 4990, 'fear': 1220}
data_number: {'angry': 586, 'happy': 391, 'sad': 346, 'neutral': 420, 'fear': 87, 'surprise': 170}

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

在PaddlePaddle的forward函数中定义参数非常简单。你可以在forward函数中使用任何你需要的参数，只需要按照Python函数的语法来定义即可。以下是一个示例代码：

import paddle.nn as nn

class MyModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

        # 在这里定义你的模型参数
        self.fc = nn.Linear(10, 2)

    def forward(self, input):
        x = self.fc(input)
        return x

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 使用forward函数进行模型训练或推断
input = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]])
output = model.forward(input)
print(output)

在这个示例中，我们在forward函数中定义了一个全连接层参数self.fc。在实际的模型中，你可以根据需求定义更多的参数。在训练或推断时，只需要调用model.forward(input)即可进行前向计算。