TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'x'

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这个问题怎么解决啊，先开始的问题是我的autograde函数是具有非静态的，因为代码符合的pytorch版本比较低，可是我的pytorch版本比较高，不符合代码，所以我就去查怎样变成高版本的并且是静态的autograde函数，跟着做了之后出现了这个错误，不知如何修改

  • 这篇博客: pytorch报错（4）forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘或者‘NoneType‘ object is not callable中的 总结 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:

  • pytorch中可能一个看起来很正常的括号就会引发错误。建议先在类class外修改好神经网络，然后直接调用修改好的模型名称。
    如果有帮助的话，请顺手点赞，谢谢。

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    根据参考资料中的内容，我们可以看到在段落0中提到，报错的原因是在代码中缺少一个参数'x'。根据段落1中的代码示例，我们可以将代码调整为如下形式以解决该问题：

    import torchvision
import torch
from torch import nn

# 获取预训练的VGG16模型
ImageNet = torchvision.models.vgg16(pretrained=True, progress=True)

# 添加全连接层，并封装为一个新的类
class ModifiedVGG(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = ImageNet
        self.fc = nn.Linear(1000, 10)

    def forward(self, x):
        features = self.model.features(x)
        features = self.model.avgpool(features)
        features = torch.flatten(features, 1)
        output = self.fc(features)
        return output

# 测试修改后的模型
if __name__ == '__main__':
    my_model = ModifiedVGG()
    input = torch.ones((1, 3, 32, 32))
    output = my_model(input)
    print(output.shape)

    在上述代码中，我们首先获取预训练的VGG16模型，然后创建一个新的类ModifiedVGG，该类继承自nn.Module。我们在该类的初始化方法中，将预训练的VGG16模型赋值给self.model，并添加一个全连接层self.fc。在forward方法中，我们首先对输入的x进行一系列的前向传播操作，然后再通过全连接层输出结果。最后，我们在main函数中创建ModifiedVGG的实例，并进行测试。

    通过以上修改，应该可以解决原先的问题。请尝试运行该代码并确认问题是否已解决。