自定义tensorflow解码器输入：__call__()缺少1个必需的位置参数：“TypeError”

自定义tensorflow解码器输入：call()缺少1个必需的位置参数：“TypeError”

这个错误提示表明在调用自定义的tensorflow解码器时，缺少了一个必需的位置参数，导致出现了TypeError类型的错误。

在tensorflow中，自定义解码器是通过继承tf.keras.layers.Layer类来实现的。当调用自定义解码器的call()方法时，需要传入必需的位置参数，以便正确执行解码操作。

要解决这个问题，需要检查调用自定义解码器的代码，确保传入了所有必需的位置参数。根据错误提示，可以确定缺少了一个必需的位置参数，需要找到该参数并传入。

以下是一个示例代码，展示了如何创建一个自定义的tensorflow解码器，并正确传入位置参数：

import tensorflow as tf

class CustomDecoder(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_units):
        super(CustomDecoder, self).__init__()
        self.num_units = num_units

    def call(self, inputs, **kwargs):
        # 解码操作
        pass

# 创建自定义解码器对象
decoder = CustomDecoder(num_units=10)

# 调用解码器的__call__()方法，并传入位置参数
output = decoder(inputs)

在上述示例中，CustomDecoder类继承了tf.keras.layers.Layer类，并实现了call()方法作为解码操作的入口。在创建解码器对象时，通过传入num_units参数来初始化解码器。然后，在调用解码器的call()方法时，传入输入参数inputs。

需要注意的是，具体的解码操作需要根据实际需求进行实现，上述示例中的解码操作部分被省略了。

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