Python TypeError:\uuuu init\uuuuuuuu（）为参数“kernel\u size”获取了多个值。在tensorflow 2.0中发生错误

这是tensrflow 2.0，得到的错误是 参数“内核大小”的多个值

文件/home/jake/Gits/ssd_tensorflow/model.py，第10行，在init中

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self.conv1_1=tf.keras.layers.Conv2D3,64，内核大小=3，填充=1，步幅=1，输入形状=输入形状，类型错误： init为参数“kernel\u size”获取了多个值

Conv2D的调用签名很长，但以Conv2dfilter、内核大小等开头。。。。您使用两个位置参数填充filter和kernel\u size来调用它，然后尝试将kernel\u size设置为3。由于kernel_size已经用位置参数填充，因此出现了错误

内核大小应该是两个元素的元组。你可能是故意的

#vgg16
class  VGGBase(Model):
    def __init__(self):
        super(VGGBase,self).__init__()
        self.conv1_1 = tf.keras.layers.Conv2D(3,64, kernel_size=3,padding=1,strides=1),
        self.conv1_2 = tf.keras.layers.Conv2D(64,64, kernel_size=3, padding=1,strides=1),
        self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),

        self.conv2_1  =  tf.keras.layers.Conv2D(64,128, kernel_size=3, padding=1,strides= 1),
        self.conv2_2 = tf.keras.layers.Conv2D(128,128, kernel_size=3,padding=1,strides= 1),
        self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
 def call(self,x):
        x = relu(self.conv1_1(x))
        x = relu(self.conv1_2(x))
        x = relu(self.pool1(x))

        x = relu(self.conv2_1(x))
        x = relu(self.conv2_2(x))
        x = relu(self.pool2(x))

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另外，self.conv1_1将是一个1元素的元组，这可能是您想要的。否则，请删除结尾的逗号。

您是否得到了显示失败行的回溯？tf.keras.layers.Conv2D3,64，kernel_size=3，padding=1，strips=1，input_shape=input_shape，目的是什么，结尾在哪里？@JintoLonappan-我不确定目的是什么，但结果是self.conv2_1是一个单项元组。

self.conv1_1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3,3), padding=1, strides=1),