Python Tensorflow<；lambda>；（）得到一个意外的关键字参数'；分区信息'；

我正在尝试运行可能是为以前的Tensorflow版本编写的代码。我已经修复了许多与关键字不匹配相关的

意外关键字参数

错误

现在我得到了一个意外的关键字参数“partition\u info”

但是我的代码中没有partition_info关键字

下面是导致问题的一段代码：

final_fully_connected = tf.contrib.layers.fully_connected(
    hidden_layer_three,
    2,  
    weights_initializer=lambda i, dtype: tf.truncated_normal([38912, 512], stddev=0.1),
    activation_fn=tf.nn.relu
)

---

似乎作为

weights\u初始值设定项

参数提供的函数应该包含关键字参数

partition\u info

，但lambda没有

请参阅中定义的

\u初始值设定项

函数，以了解

权重\u初始值设定项

所需的函数签名示例：

  def _initializer(shape, dtype=dtype, partition_info=None):
    return constant_op.constant(1, dtype=dtype, shape=shape)

---

在同一个文件中，如果您查看

uniform\u unit\u scaling\u初始值设定项

和

variance\u scaling\u初始值设定项

，您可以看到实际使用

partition\u info

参数的权重初始值设定项示例；但是文件中的大多数初始值设定项都忽略了它。

partition\u info似乎是一个可选属性，我不清楚应该在代码中添加它的位置和原因。你能告诉我更多的细节吗？感谢您，不要使用lambda，而是使用一个具有附加“partition_info”属性（被忽略）的本地函数@AndreaF:只需将

partition_info=None

添加到lambda的参数中即可。也就是说，

weights\u initializer=lambda I，dtype，partition\u info=None:tf.truncated\u normal（[38912,512]，stddev=0.1）

不幸的是，同样的错误（但在同一点崩溃之前执行的时间更长）@AndreaF：如果你得到同样的错误，那意味着有东西正在将

partition\u info

传递给一个不接受它的函数。如果您做了我建议的更改，那么必须有另一个权重初始值设定项，您在其他地方提供它，它不接受必要的参数。