使用pytorch神经网络时报错TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given的可能原因和分析

原因是没有实例化网络，直接调用类来进行forward。

神经网络构建的开头部分：

class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()

正常实例化一个简单的神经网络应下面这样的，注意是没有参数的，这和__init__是一样的，或者只有一个self参数：

auto=AutoEncoder()

如果把类当成 了对象直接调用，就会是这样：

out=AutoEncoder(input)

上面这种情况就是给类的实例化传进来两个参数，一个是self，一个是input。所以会报错需要一个参数，缺给了两个。这样的报错方式虽然是正确的，但是会让没有经验的人一头雾水，不经过分析很难想到是误把类当成了对象使用。但是python的语法就是这样设计的，如果是显式的类型就可以是这样的：

out:torch.FloatTensor=AutoEncoder(input)

 这样的话，如果IDE的推断足够智能，不用运行的情况下IDE就可以推断出来左右两边类型不一致，而且能给出准确的说明。看来python的错误提示确实需要人思考一下，经常会遇到的错误提示感觉和自己写的项目关系都不大的情况，也是和错误提示关系不大的一种改正操作，代码可以跑了。这里的关系不大指的是关系隔了好几层。如果IDE和python能更加智能的推断和错误提示，就更棒了！