Python构建对象实例：object（）不接受任何参数

我正在编写一个tensorflow程序，类似于他们的MNIST LSTM示例代码。我正在构建数据文件，但无法构建对象实例

基本上，这个过程是这样的：定义一个临时实例

data\u sets=DataSet（）

，然后构建对象

data\u sets.train=DataSet（arg1，arg2…

和

data\u sets.test=DataSet（arg1，arg2…

等等

当我试图构建

data\u sets.train=DataSet（arg1，arg2…）时，我得到了错误（底部的确切错误）

MNIST代码如下所示：

class DataSet(object):

  def __init__(self, images, labels, fake_data=False, one_hot=False,
           dtype=tf.float32):
    """Construct a DataSet.

    one_hot arg is used only if fake_data is true.  `dtype` can be either
    `uint8` to leave the input as `[0, 255]`, or `float32` to rescale into
    `[0, 1]`.
    """
    dtype = tf.as_dtype(dtype).base_dtype
    #pdb.set_trace()
    if dtype not in (tf.uint8, tf.float32):
      raise TypeError('Invalid image dtype %r, expected uint8 or float32' %
                      dtype)
    if fake_data:
      self._num_examples = 10000
      self.one_hot = one_hot
    else:
      pdb.set_trace()
      assert images.shape[0] == labels.shape[0], (
          'images.shape: %s labels.shape: %s' % (images.shape,
                                                 labels.shape))
      self._num_examples = images.shape[0]

      # Convert shape from [num examples, rows, columns, depth]
      # to [num examples, rows*columns] (assuming depth == 1)
      assert images.shape[3] == 1
      images = images.reshape(images.shape[0],
                              images.shape[1] * images.shape[2])
      if dtype == tf.float32:
        # Convert from [0, 255] -> [0.0, 1.0].
        images = images.astype(numpy.float32)
        images = numpy.multiply(images, 1.0 / 255.0)
    self._images = images
    self._labels = labels
    self._epochs_completed = 0
    self._index_in_epoch = 0

  @property
  def images(self):
    return self._images

  @property
  def labels(self):
    return self._labels

  @property
  def num_examples(self):
    return self._num_examples

  @property
  def epochs_completed(self):
    return self._epochs_completed

因此，在同一个文件中，它们有一个函数，该函数定义了一个没有参数的实例（在通过

之后），构建数据集（我省略了该部分），然后使用
data\u set.train、data\u set.validation和data\u set.test构建对象
data\u set
——每次它们再次调用类构造函数时，但这一次，它们包含了论点。如下图所示

def read_data_sets(train_dir, fake_data=False, one_hot=False, dtype=tf.float32):
  class DataSets(object):
    pass
  pdb.set_trace()
  data_sets = DataSets()
  ...(build dataset)...
  data_sets.train = DataSet(train_images, train_labels, dtype=dtype)
  data_sets.validation = DataSet(validation_images, validation_labels,
                             dtype=dtype)
  data_sets.test = DataSet(test_images, test_labels, dtype=dtype)
  pdb.set_trace()
  return data_sets

我基本上构建了完全相同的东西，但使用了不同的数据集

这是我的类定义（忽略标签，复制粘贴混乱的标识——我认为缩进不是问题）

然后我用以下方法构建对象：

def read_data(data_dir):
    dtype=tf.float32
    VALIDATION_SIZE = 1
    TEST_SIZE = 1

    class ScrollData(object):
        pass

    data_sets = ScrollData()

    ...(build dataset)...

    data_sets.train = ScrollData(train_images, train_labels,  dtype=tf.float32)
    data_sets.validation = ScrollData(validation_images, validation_labels,  dtype=tf.float32)
    data_sets.test = ScrollData(testtest_images, test_labels,  dtype=tf.float32)

    return data_sets

我得到以下错误：

data_sets.train = ScrollData(train_images, train_labels,  dtype=tf.float32)
TypeError: object() takes no parameters

您可以用一个不带构造函数参数的类覆盖
read_data
函数中的
ScrollData

省去这个重新定义，或者在第一次调用中添加参数，或者在构造函数中定义标准值

去掉这个重新定义，或者在第一个调用中添加参数，或者在构造函数中定义标准值
为什么在
read_data
中重新定义
ScrollData
？@user2357112老实说，不知道，我一开始没有这样做，然后我得到了
data_set=ScrollData（）的参数号错误
——取3，但只取1。然后，我再次检查了MNIST代码，它们将重新定义包含在
pass
语句中。这个错误随后被解决了为什么在
read_data
中重新定义
ScrollData
？@user2357112老实说不知道，我一开始没有，然后我得到了
data_set=ScrollData（）
的参数号错误——取3，但只给出1。然后，我再次检查了MNIST代码，它们将重新定义包含在
pass
语句中。然后，该错误被解决了。一开始我没有解决，然后我得到了一个空初始化的参数编号错误
data\u set=ScrollData（）
——取3，但只给出1。然后我再次检查MNIST代码，它们将重新定义包含在pass语句中。这个错误被解决了，你需要选择你想做的事情。你想省略参数吗？@DanielRoseman我想初始化一个空对象，然后用参数填充它。就像MNIST示例代码一样。你能看到我们的逻辑有什么不同吗？@KendallWeihe:MNIST代码使用
数据集
和
数据集
。您使用了相同的名称两次。@user2357112doh！就这样，谢谢你！如此小的细节我一开始没有，然后我得到了一个空初始化的参数编号错误
data\u set=ScrollData（）
——取3，但只给出1。然后我再次检查MNIST代码，它们将重新定义包含在pass语句中。这个错误被解决了，你需要选择你想做的事情。你想省略参数吗？@DanielRoseman我想初始化一个空对象，然后用参数填充它。就像MNIST示例代码一样。你能看到我们的逻辑有什么不同吗？@KendallWeihe:MNIST代码使用
数据集
和
数据集
。您使用了相同的名称两次。@user2357112doh！就这样，谢谢你！这么小的细节
data_sets.train = ScrollData(train_images, train_labels,  dtype=tf.float32)
TypeError: object() takes no parameters