Pytorch 自动编码器MaxUnpol2D缺失'；指数'；论点

以下模型返回错误： TypeError:forward（）缺少1个必需的位置参数：“index”

我已经列举了许多在线示例，它们看起来都与我的代码相似。我的maxpool层返回unpol层的输入和索引。有什么问题吗

class autoencoder(nn.Module):
def __init__(self):
    super(autoencoder, self).__init__()
    self.encoder = nn.Sequential(
        ...
        nn.MaxPool2d(2, stride=1, return_indices=True)
    )
    self.decoder = nn.Sequential(
        nn.MaxUnpool2d(2, stride=1),
        ...
    )

def forward(self, x):
    x = self.encoder(x)
    x = self.decoder(x)
    return x

与问题类似，解决方案似乎是将maxUnpol层与解码器分离，并显式传递其所需参数<代码>nn。顺序只接受一个参数

class SimpleConvAE(nn.Module):
def __init__(self):
    super().__init__()

    # input: batch x 3 x 32 x 32 -> output: batch x 16 x 16 x 16
    self.encoder = nn.Sequential(
        ...
        nn.MaxPool2d(2, stride=2, return_indices=True),
    )

    self.unpool = nn.MaxUnpool2d(2, stride=2, padding=0)

    self.decoder = nn.Sequential(
        ...
    )

def forward(self, x):
    encoded, indices = self.encoder(x)
    out = self.unpool(encoded, indices)
    out = self.decoder(out)
    return (out, encoded)