TypeError: forward() missing 1 required positional argumentの解消方法について

Python
1from __future__ import absolute_import
2from __future__ import division
3from __future__ import print_function
4
5import torch
6from torch.autograd import Variable
7
8import numpy as np
9from scipy import sparse
10
11#########################################
12##Utils##################################
13#########################################
14
15def convert_as(src, trg):
16    src = src.type_as(trg)
17    if src.is_cuda:
18        src = src.suda(device=trg.get_device())
19    return src
20
21class Laplacian(torch.nn.Module):
22    def __init__(self, cot=True):
23        super(Laplacian, self).__init__()
24        self.cot = cot
25
26    def forward(self, V, F):
27        """
28        Input:
29        param V: B x N x 3
30        param F: B x F x 3
31        return: Lx :B x N x 3
32        """
33        F = F.unsqueeze(0)
34        V = V.unsqueeze(0)
35        self.F_np = F.data.cpu().numpy()
36        self.F = F.data
37        self.L = None
38
39        V_np = V.cpu().detach().numpy()
40        batchV = V_np.reshape(-1, 3)
41        #print(order)
42        F = self.F
43        F_np = self.F_np
44
45        #compute cotangents
46        if self.cot:
47            C = cotangent(V, F)
48            C_np = C.cpu().detach().numpy()
49        else:
50            C_np = np.ones(len(F.reshape(-1)), dtype= np.float32)
51
52        batchC = C_np.reshape(-1, 3)
53        #3列に成型
54        offset = np.arange(0, V.size(0)).reshape(-1, 1, 1) * V.size(1)
55        F_np = F_np + offset
56        batchF = F_np.reshape(-1, 3)
57        # 3列に成型
58
59        rows = batchF[:, [1, 2, 0]].reshape(-1)
60        cols = batchF[:, [2, 0, 1]].reshape(-1)
61
62        BN = batchV.shape[0]
63        L = sparse.csr_matrix((batchC.reshape(-1), (rows, cols)), shape=(BN, BN))
64
65        L = L + L.T
66        M = sparse.diags(np.arraya(np.sum(L, 1)).reshape(-1), format='csr')
67        L = M - L
68        self.L = L
69        #print(L.max())
70
71        result = L.todense()
72        result = convert_as(torch.Tensor(result), V)
73
74        return result
75
76    def backward(self, grad_out):
77        """
78        Return
79        :param grad_out: B x N x 3
80        :return:  grad_vertices: B x N x 3
81        """
82
83        g_o = grad_out.cpu().numpy()
84        #Stack
85        g_o = g_o.reshape(-1, 3)
86        Lg = self.L.dot(g_o).reshape(grad_out.shape)
87
88        return convert_as(torch.Tensor(Lg), grad_out), None
89
90def cotangent(V, F):
91    """
92    Input
93    :param V: B x N x 3
94    :param F: B x F x 3
95    :return: C: B x F x 3 list of cotangents corresponding
96        angles for triangles, columns correspond to edges 23,31,12
97    B x F x 3 x 3
98    重み行列
99    """
100    indices_repeat = torch.stack([F, F, F], dim=2)
101    #v1が最初の三角形、v2,v3と続く
102    v1 = torch.gather(V, 1, indices_repeat[:, :, :, 0].long())
103    v2 = torch.gather(V, 1, indices_repeat[:, :, :, 1].long())
104    v3 = torch.gather(V, 1, indices_repeat[:, :, :, 2].long())
105    #from scipy.io import savemat
106    #savemat('test,mat',{'v2':v2.cpu().numpy(), 'v3':v3.cpu().numpy()})
107
108    #辺の長さ
109    l1 = torch.sqrt(((v2 - v3)**2).sum(2))
110    l2 = torch.sqrt(((v3 - v1)**2).sum(2))
111    l3 = torch.sqrt(((v1 - v2)**2).sum(2))
112
113    sp = (l1 + l2 + l3) * 0.5
114    A = 2*torch.sqrt( sp * (sp-l1)*(sp-l2)*(sp-l3))
115    idx = A <= 0
116    A[idx]=1.0
117    bad = A != A
118    A[bad]=1.0
119
120    cot23 = (l2**2 + l3**2 - l1**2)
121    cot31 = (l3**2 + l1**2 - l2**2)
122    cot12 = (l1**2 + l2**2 - l3**2)
123
124    C = torch.stack([cot23, cot31, cot12], 2) / torch.unsqueeze(A, 2) / 4
125
126    return C
127
128def load_obj(fn):
129    fin = open(fn, 'r')
130    lines = [line.rstrip() for line in fin]
131    fin.close()
132
133    vertices = []; faces = [];
134
135    for line in lines:
136        if line.startswith('v '):
137            vertices.append(np.float32(line.split()[1:4]))
138        elif line.startswith('f '):
139            faces.append(np.int32([item.split('/')[0] for item in line.split()[1:4]]))
140
141    f = np.vstack(faces)
142    v = np.vstack(vertices)
143    return v, f
144
145
146def test_laplacian():
147    verts, faces = load_obj('4.obj')
148    print(verts.shape)
149    print(faces.min())
150
151    verts = verts[None, :, :]
152    faces = faces[None, :, :]-1
153
154    verts = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(verts).cuda())
155    faces = Variable(torch.LongTensor(faces).cuda(), requires_grad=False)
156
157    laplacian = Laplacian(verts)
158
159    Lx = laplacian(faces)
160
161    L = laplacian.L.todense()
162
163    from scipy.io import loadmat
164    L_want = loadmat('mat.mat')['laplacepoint']
165    from scipy.io import savemat
166    savemat('test.mat',{'L':L})
167
168    print(L -L_want)
169    import pdb; pdb.set_trace()
170
171if __name__ == '__main__':
172
173    test_laplacian()
174
175
176
177

こちらのコードを実行すると

TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'F'

というエラーが表示されます。
原因は、

def forward(self, V, F):

で引数を２つしていることにあると思います。
しかし、init =='main'部分で

laplacian = Laplacian(verts, faces)

と書き直しても

TypeError: __init__() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

というエラーが表示されます。

これ以外に修正すべきところの検討がつかなかったのですが、他にどこに原因があることが考えられるでしょうか？
よろしくお願い致します。

y_waiwai

2021/11/01 07:38

どの行でそのエラーが出てるんでしょうか

h_proc

2021/11/01 07:47

Lx = laplacian(faces) というところで止まっているようで、 return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'F' と表示されます。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

全くの専門外なのでコード内容は理解していませんが、変数名や関数の呼ばれ方から推測すると以下のように修正するのが正しいように思います。
参考：なぜPyTorchのnn.Moduleのインスタンスの引数がforwardに渡されるのか

Python
1    laplacian = Laplacian() # cot=Trueのままでよいと思われる
2    Lx = laplacian(verts, faces) # VとFを渡す

概念再現例

Python
1class Module(object):
2
3    def __init__(self):
4        pass
5
6    def __call__(self, *input,**kwargs):
7        return self.forward(*input, **kwargs)
8
9    def forward(self, *input, **kwargs):
10        pass
11
12class Laplacian(Module):
13
14    def __init__(self, cot=True):
15        super(Laplacian, self).__init__()
16        self.cot = cot
17
18    def forward(self, V, F):
19        print(f'{V},{F}')
20        return 'forward_ret'
21
22
23verts, faces = 'verts', 'faces'
24
25laplacian = Laplacian()
26#ret = laplacian(verts) # TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'F'
27ret = laplacian(verts, faces) # verts,faces
28print(ret) # forward_ret

投稿2021/11/01 08:12

編集2021/11/01 08:34

8524ba23

総合スコア38341

h_proc

2021/11/01 10:02

ありがとうございます。動きましたが、今度は RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. というエラーが表示されました。環境変数にCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1を追加して実行しても状況は変化しませんでした。もし何かお分かりになることがありましたら教えていただきたく思います。お手数をおかけし、申し訳ありません。