Tensorflow:可用的**kwargs列表
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的核心是一个用于构建和执行计算图的库，它可以在各种硬件和操作系统上运行。
在TensorFlow中，kwargs是一个特殊的参数，表示可变数量的关键字参数。它允许用户在函数调用时传递任意数量的关键字参数，这些参数将被封装为一个字典对象。在TensorFlow中，kwargs通常用于传递额外的配置参数或选项。
使用kwargs列表的一个常见示例是在构建模型时传递各种配置参数。例如，可以使用kwargs来指定模型的学习率、优化器、损失函数等。通过将这些参数封装在字典中，可以轻松地在不修改函数签名的情况下扩展函数的功能。
以下是一个示例代码，展示了如何在TensorFlow中使用**kwargs列表：
import tensorflow as tf
def build_model(input_shape, output_units, **kwargs):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=output_units, activation='softmax'))
# 使用**kwargs传递额外的配置参数
if 'learning_rate' in kwargs:
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=kwargs['learning_rate'])
else:
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
# 构建模型并传递额外的配置参数
model = build_model(input_shape=(784,), output_units=10, learning_rate=0.001)在上面的示例中，build_model函数接受input_shape和output_units作为必需的参数，并使用**kwargs接受额外的配置参数。在函数内部，我们可以通过检查kwargs字典来确定是否传递了特定的参数，并根据需要进行相应的处理。
总结起来，TensorFlow中的**kwargs列表允许用户在函数调用时传递任意数量的关键字参数，用于扩展函数的功能和配置模型的各种参数。
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我试过了
%tensorflow_version 1.15
几天前我使用了这个代码，但是从今天起它就不再起作用了。
结果是
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-24c52e77c597> in <module>()
----> 1 get_ipython().magic('tensorflow_version 1.15')
2 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist
浏览 136提问于2022-08-03得票数 6
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我试着用预先训练过的tensorflow模型对图像进行分类。
我下载了。
python代码从.pb文件加载模型。
然后加载一个示例映像，将图像调整为224x224，将rgb值压缩为0,1，并添加另一个维度，使其达到模型所期望的4d (图像集合)。
使用col_x进行推理。给模型的最终输入形状是(1,224,224，3)。
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.version.VERSION)
path = os.path.join(os.getcwd
浏览 0提问于2020-06-23得票数 0
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1回答
克拉斯不允许我增加层
、、、
我试图使用keras构建一个神经网络，每次我尝试添加一个层时，我都会得到一个与调用相关的错误列表(我调用的方式是model.add(Dense(768,input_dim=3072,init='uniform',activation='relu')) )，我得到的错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "nn2.py", line 52, in <module>
model.add(Dense(768,input_dim=3072,init='uniform
浏览 1提问于2020-06-20得票数 0
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3回答
我得到了一个错误，但它被埋没在TensorFlow库中，所以我很难找出我的模型到底出了什么问题。
我试着用RNN和LSTM。我的模型看起来是这样的：
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, activation='relu',
input_shape=1000, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(128, activation='relu'))
model.a
浏览 10提问于2019-10-31得票数 1
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(tensorflow2) C:\tensorflow2\models\research\object_detection>python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/faster_rcnn_inception_v2_pets.config
WARNING:tensorflow:From C:\Users\Nischay\Anaconda3\envs\tensorflow2\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\
浏览 71提问于2019-06-11得票数 0
大家好，我是DL和tensorflow的初学者。
我创建了一个CNN (你可以看到下面的模型)
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=7, activation="relu", input_shape=[512, 640, 3]))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(2))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, ac
浏览 41提问于2021-10-20得票数 5
1回答
我有个装潢师：
def load_tf(func):
def inner(*args, **kwargs):
global load_model
from tensorflow.keras.models import load_model
return func(*args, **kwargs)
return inner
我只在需要tensorflow模块的东西时才使用它。
代码运行良好，但是mypy抛出了一条错误消息：
@load_tf
def run_with_tf(...):
my_model = load_mo
浏览 4提问于2022-10-18得票数 0
我想知道tensorflow 2.2数据集是否存在Windows版本的问题。
这是我的诊断代码
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds
print("Version: ", tf.__version__)
print("Eager mode: ", tf.executing_eagerly())
print("Hub version: ", hub.__version__)
浏览 2提问于2020-07-13得票数 2
回答已采纳
我正在尝试从TensorFlow 1.10中的Keras applications获取ResNet101或ResNeXt，由于某种原因，它们只能在Keras的存储库中使用： import tensorflow as tf
from keras import applications
tf.enable_eager_execution()
resnext = applications.resnext.ResNeXt101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(SCALED_HEIGHT, SCALED_WID
浏览 36提问于2019-06-23得票数 2
回答已采纳
2回答
我使用pip作为提供的指令安装了segmentation models库 enter link description here 。这是我导入后得到的结果： from segmentation_models import Unet
model = Unet() 这是我得到的错误： AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-4835d2c1eebe> in <module>
3 from segmentation_
浏览 39提问于2020-07-11得票数 0
当尝试将TF保存的模型转换为TFJS图形模型时，转换失败并抛出一个InvalidArgumentError。
StatefulPartitionedCall/LSTM_92444743/rnn/while/body/_29/AssignVariableOp :节点Func/StatefulPartitionedCall/LSTM_92444743/rnn/while/body/_29/input/_318:0的输入0是从与预期资源不兼容的Func/StatefulPartitionedCall/LSTM_92444743/rnn/while/body/_29/input/_318:0中传递的。
浏览 25提问于2022-02-25得票数 0
3回答
在使用model.fit()时，我得到了一个值错误，我不能理解错误是什么。我想我已经正确地完成了所有的过程。
这是我的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(42,activation='relu')) # Input layer
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(21,activation='relu')) # Hidden layer
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(10,activation='rel
浏览 0提问于2020-08-31得票数 0
我试图开发一个CNN模型来从静脉图像中提取特征，但我无法解决所示的ValueError。 model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(2, 2), activation='relu', padding='same', input_shape=(48, 64, 3)))
model.add(Conv2D(64, (2, 2), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(
浏览 23提问于2021-03-20得票数 0
我正在努力学习如何使用tensorflow，但是，我在使用python 3.5.2在windows 10上运行最新版本的tensorflow-gpu时遇到了困难。
我能够安装和运行tensorflow-gpu版本的.12，它可以正确地连接到库达的5个库。
我查看了堆栈交换，以找到解决我的问题的方法，但是出现了一个似乎不起作用的解决方案。我已经试过重新安装protobuf了，但是没有用。
下面是我得到的错误(向下滚动到错误的最后一行)：
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, i
浏览 2提问于2017-07-23得票数 0
回答已采纳
3回答
我是Python的新手。
我正在使用Python3.7.7和Tensorflow 2.1.0。
这是我的密码：
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
d = {"name": "omniglot:3.0.0", "data_dir": "d:\\tmp"}
omniglot_builder = tfds.builder("omniglot:3.0.0", builder_init_kwargs=d)
omniglot_builder.
浏览 6提问于2020-05-08得票数 0
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2回答
我尝试在windows 10上安装较早版本的tensorflow gpu：
pip install tensorflow-gpu==1.4.0
我得到了一个错误，比如，暗示没有windows版本。
我想知道是否有一种方法可以获得windows tensorflow版本的功能列表
提前感谢
编辑
tensorflow GPU v1.4.0似乎无法在python 3.7上工作，因此创建另一个环境并将您的python版本降级到3.6可能解决这个问题。
通过使用anaconda你可以这样做
conda create -n py36 python=3.6
conda activate py36
pip
浏览 9提问于2020-01-08得票数 5
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我有这段代码，在应用预测时有错误吗？
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D,Conv1D, MaxPooling2D,M
浏览 1提问于2019-12-27得票数 1
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TypeError Traceback (most recent call last)
Input In [3], in <cell line: 1>()
----> 1 (train_data,test_data,info)=tfds.load("imdb_reviews/subwords8k",
2 split=(tfds.Split.TRAIN,tfds.Split.TEST),
3
浏览 147提问于2023-05-25
我是Python和Tensorflow的新手。在执行tfds.load函数时，我得到了以下错误。我花了几个小时试图理解这个错误，但我不知所措。任何帮助都将不胜感激。我使用以下版本: python 3.8、tensorflow 2.3和tensorflow-datasets 1.2
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-41baf13b8c3f> in <module>
----> 1 mnistdata
浏览 2提问于2021-01-12得票数 0
我尝试在TensorFlow 2.0 (Alpha)中运行以下代码：
import tensorflow_hub as hub
@tf.function
def elmo(texts):
elmo_module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
return elmo_module(texts, signature="default", as_dict=True)
embeds = elmo(tf.constant(["the cat is
浏览 0提问于2019-04-09得票数 20
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6回答
我正在尝试使用mnist数据集在jupyter中使用tensorflow 2.0构建机器学习代码。数据集是从tensorflow-datasets中获取的，但在数据集的初始下载期间，在它下载数据集之后，它会显示无法重命名数据集的错误，然后中止整个过程。
这是用于加载数据集的行
mnist_dataset, mnist_info = tfds.load(name='mnist', with_info=True, as_supervised=True)
这就是错误
Downloading and preparing dataset mnist (11.06 MiB) to C:\U
浏览 2提问于2020-06-08得票数 3
我在Ubuntu18.04上使用IPython 7.16.1 (Python3.7.7)，通过(1.2.2234.0)在Windows10Build 20190上运行Ubuntu18.04(虽然问题不局限于IPython，但它与外壳本身有关)。我试图在从Windows复制的数据上使用，即WSL之外的数据。但是，得到以下错误：
PyperclipException:
Pyperclip could not find a copy/paste mechanism for your system.
For more information, please visit
http
浏览 3提问于2020-08-22得票数 1
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我正在开发一个用于11个类别的多标签文本分类的LSTM模型。
当没有调整的模型运行良好时，keras.tuner给了我一个错误。
如果有人能指出这些错误背后的问题，我将不胜感激。我尝试将loss更改为sparse_categorical_crossentropy，但它会给出其他错误。
这是我的设置。tensorflow version:2.5.0, keras version:2.4.3
文本清理
import re
df = data
REPLACE_BY_SPACE_RE = re.compile('[/(){}\[\]\|@,;]')
BAD_SYMBOLS_RE = r
浏览 56提问于2021-06-11得票数 0
我正在尝试创建一个深度学习模型，以识别带面具或没有面具的人，但不幸的是，我遇到了这个错误。
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:1940: UserWarning: `Model.fit_generator` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `Model.fit`, which supports generators.
warnings.warn('`Mod
浏览 8提问于2021-08-09得票数 0
根据的说法。使用tf.keras.Input提供占位符，使用tf.keras.layers.Dense提供张量。所以我想用tensorflow低级API来测试等价性，然后使用keras高级API来训练我的模型。这是我的密码：
tf.reset_default_graph()
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32])
W_h = tf.get_variable(name="W_h", shape=[32, 64], initializer=tf.truncated_normal_initializer(std
浏览 0提问于2019-08-20得票数 2
回答已采纳
当我下载"imbd_reviews“数据集时，我面临以下错误，
'utf-8‘编解码器无法解码位置171的字节0xc5 :无效的连续字节
import tensorflow_datasets as tfds
datasets, info = tfds.load("imdb_reviews",as_supervised=True, with_info=True)
Downloading and preparing dataset imdb_reviews (80.23 MiB) to C:\Users\desig\tensorflow_datasets\imdb
浏览 5提问于2021-09-17得票数 0
1回答
我想在Tensorflow 2中写一个简单的，自己的指数层，它应该采用n个输入x_1，.，x_n并输出一些幂x_1^e_1，.，x_n^e_n，其中e_1，.，e_n是可训练的参数。
例如，这个指数层和一个密集层(具有输出维数1)可以学习形式a_1_x_1^e_1+...+a_n_x_n^e_n的任何函数，这是正规线性回归的一个简单扩展。
然而，我在工作上没有运气。到目前为止，我已经写了如下：
import tensorflow as tf
class Exponent(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self):
super
浏览 5提问于2020-08-27得票数 1
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1回答
我正在尝试加载内置数据集lvis。原来应该分别导入和安装tfds和lvis，但是我尽了最大努力，还是不能工作。 import os
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
!pip install lvis
!pip install tfds-nightly
import tensorflow_datasets as tfds
train_data, info = tfds.load('lvis', split='train', as_
浏览 28提问于2021-09-24得票数 0
我正在尝试创建一个张量列表，并在tensorflow2中使用for循环将它们堆叠在一起。我创建了一个测试示例，并尝试如下所示。
import tensorflow as tf
@tf.function
def test(x):
tensor_list = []
for i in tf.range(x):
tensor_list.append(tf.ones(4)*tf.cast(i, tf.float32))
return tf.stack(tensor_list)
result = test(5)
print(result)
但是我得到了如下的错
浏览 40提问于2019-11-12得票数 4
我正在执行几个折叠模型。每次折叠后，我想清除TPU内存，这样我就不会得到OOM错误。
当前错误的全部跟踪。
ResourceExhaustedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-b7e0725f5c4d> in <module>()
1 tf.keras.backend.clear_session()
2 with config.strategy.scope():
----> 3 model = build_model(
浏览 13提问于2021-07-29得票数 1
回答已采纳
因此，我为我的计算机视觉问题构建了一个类似DenseNet/Unet的结构。但是，当我将图像和掩码输入到model.fit()方法中时，后端Tensorflow中的某个位置会删除输入的通道部分，从而向第一个卷积层发送形状不正确的。
我的Image_list对象有形状(切片的#x1x512x512)。因此，理想情况下，每个切片的输入应该是1x512x512。
错误是：
WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 1, 512, 512) for input Tensor("input_1:0", shape
浏览 3提问于2020-08-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用this question和this question as well中详细介绍的RProp优化器来训练模型。 我从this Github repository下载了rprop.py脚本，并将其添加到C:\mini\envs\aiml3\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\optimizer_v2上的Keras/tf代码库中。 在我的R脚本(在RStudio中运行)中，我运行以下命令来创建模型： model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units
浏览 18提问于2020-07-20得票数 1
在TensorFlow-Keras中训练CNN模型后，在使用以下函数打开模型文件时，我得到了标题中提到的这个错误： from tensorflow.keras import load_model
# I also tried:
# from tensorflow.compat.v1.keras.models import load_model
model = load_model('weights-improvement-70-0.57.hdf5', compile = False) weights-improvement-70-0.57.hdf5是我的模型文件。下面是我从
浏览 178提问于2020-08-20得票数 1
回答已采纳
2回答
我编写了下面的代码，它假设加载一个模型，然后是MNIST数据集中的一个元素的预测运行。在执行开始时，代码工作正常，我得到了我想要的预测，但是突然之间，我得到了下面的错误，在出现错误之后，我不确定这是否与.predict arguments有关。
我的代码：
# importing libraries
import tensorflow as tf # deep learning library. Tensors are just multi-dimensional arrays
import gzip,sys,pickle # dataset manipulation library
#
浏览 7提问于2019-10-26得票数 7
我尝试将stateful=True设置为训练我的LSTM模型，它起作用了。
但是我必须将我的输入重塑为我为第一层设置的相同形状，这对于有状态RNN来说是必须的，否则我将得到一个错误: InvalidArgumentError: Invalid input_h batch_size。
我将batch_size设置为64，但我只想输入一个开始句子来生成文本。如果我必须用batch_size=64提供输入，我需要准备64个句子，这是荒谬的。
如果我没有设置stateful=True，它工作得很好，但我需要提高性能。在这种情况下，如何在不匹配我设置的batch_size的情况下使用有状态LSTM模型？
浏览 17提问于2019-11-11得票数 5
回答已采纳
我正在尝试从PyCharm内部导入Tensorflow。我的Python版本为3.10，tensorflow版本为2.8。错误的原因是什么？
import tensorflow as tf
和回报
module = self._system_import(name, *args, **kwargs)
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python'; 'tensorflow' is not a packag
浏览 3提问于2022-02-23得票数 1
我正在尝试使用keras在cifar10数据集上训练resnet50。我已经用一个有10个神经元和softmax激活的致密层替换了最后一个完全连接的层。调用model.fit()可以得到以下结果： KeyError: 'input_1' 下面是重现结果的代码： import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow import keras
train_ds = tfds.load('cifar10', split='train')
train_ds
浏览 7提问于2020-08-07得票数 2
回答已采纳
我正在查看Amazon Sagemaker中两个估计器SKLearn和Tensorflow的定义： SKLearn Tensorflow class sagemaker.sklearn.estimator.SKLearn(entry_point, framework_version='0.20.0', source_dir=None, hyperparameters=None, py_version='py3', image_name=None, **kwargs)
class sagemaker.tensorflow.estimator.TensorFlo
浏览 15提问于2019-05-07得票数 1
我正在使用Tensorflow做一个ML项目，该项目利用学生数据预测入学的可能性。我遇到了一个我无法理解的问题(我相信这与输入形状有关)。这是我的代码和我正在使用的数据集。
数据集：
代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import keras
import pandas as pd
data = pd.read_csv("Admission_Predict.csv")
df = pd.DataFrame(data)
X = df.drop(df.columns[[0, -1]], axis=1).values
y
浏览 1提问于2020-10-02得票数 1
回答已采纳
我一直在使用著名的狗与猫的kaggle数据集，并试图提出自己的CNN模型。在将数据集配置到分别包含猫和狗图像的两个文件夹中之后，我不熟悉使用image_dataset_from_directory方法导入数据集。 以下是该模型的代码。 from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,\
Dropout,Flatten,Dense,Activation,\
BatchNormalization
model=Sequential()
model.add(Conv2
浏览 46提问于2020-08-18得票数 6
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用keras和tensorflow创建一个神经网络。在成功创建了一个连续且密集的模型并使用Adam优化器对其进行编译后，当我尝试拟合该模型并在某些时期运行它时，出现了一个错误。 下面是我创建和编译模型的代码： ann = tensorflow.keras.models.Sequential([Dense(6, activation="relu", input_shape=X_train.shape[1:]), Dense(6,activation="relu"), Dense(1)])
loss = keras.losses.mean_square
浏览 13提问于2020-11-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用下面的代码，我试图训练一个1DCNN，我的x_train数据形状是(10027，5，14)，y_train形状是(10027,4)。但是我得到了一个关于形状兼容性的错误(代码下面)。 model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Conv1D(filters=20, kernel_size=4, strides=2, padding="valid",
input_shape=(n_timesteps,n_features))
])
model.compile(l
浏览 49提问于2021-07-19得票数 0
有人能帮帮我吗，我的体型有什么问题？我正在做分层文本分类，总共有12个类别，即3个目录和9个子类别。当我尝试在我的数据上运行LSTM时，它在3个类别上工作，但当我通过这两个类别时。即两列。我正面临着这个错误。 Epoch 1/50
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-176-8c3ffb535
浏览 23提问于2020-10-17得票数 1
1回答
我有一个通过模型子类编写的tensorflow模型，我想将它导出为ONNX格式。这是足够简单的附加脚本。但是，ONNX模型的输入变量的名称是args_0。我怎么能重命名它呢？
import tensorflow as tf
import tf2onnx
from tensorflow.python.keras import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
class MyModel(Model):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super()._
浏览 6提问于2022-01-17得票数 1
回答已采纳
我正在用Tensorflow做一些代码，我面临着这个问题，作为输入，我有两个样本列表，作为输出，我有一个编码的类列表。
例如：
(raw) Values[0]: [[11.42, 10.09, 6.7], [7.52, 6.18, 2.11]]
(encoded) Targets[0]: [2, 3, 4, 8, 1, 5, 16, 6, 1, 7]
如下例所示：
input_shape = 6000 samples x 2 lists/sample x 3 items/list
output_shape = 6000 samples x 10 items/sample
这是我第一次处理多个列
浏览 27提问于2021-02-13得票数 0
我正在训练一个检测模型，其中训练和测试数据是三维NumPy阵列。当开始训练时，这个模型发现了这类错误。代码链接如下所示
model.fit_generator(generator=training_generator,
validation_data=validation_generator,
use_multiprocessing=True,
workers=6,
epochs=epochs,
浏览 4提问于2020-07-15得票数 3
回答已采纳
按照this tutorial的训练过程，我尝试使用以下代码来保存tf模型： tf.keras.models.save_model(decoder, 'path', save_format='tf') 但是出现了一个错误消息： ---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input
浏览 144提问于2019-12-20得票数 2
autokeras教程在这里https://colab.research.google.com/github/keras-team/autokeras/blob/master/docs/templates/tutorial/image 线路失败： import autokeras as ak
# Initialize the image classifier.
clf = ak.ImageClassifier(max_trials=10) # It tries 10 different models.
# Feed the image classifier with training da
浏览 123提问于2020-03-30得票数 2
回答已采纳
所以我用python来做一些基本的事情，我正在学习一个关于手写数字的教程。但每当我这么做：
model.fit(x_train，y_train，epochs=3)
它总是坠毁..。
这是我在本教程中的代码
import tensorflow as tf
mnist= tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test)= mnist.load_data()
x_train= tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1)
x_test= tf.keras.utils.normali
浏览 0提问于2021-05-24得票数 1
我使用使用MobileNet 2的训练了一个SSD v2网络，然后将经过训练的模型转换为SavedModel。现在，我需要将SavedModel转换为FrozenGraph，以便使模型与外部库(如OpenCV )兼容。我使用进行转换，甚至无法加载Keras模型。
from keras.models import load_model
model = load_model("training/model/saved_model")
调用load_model()会产生一个异常：
Exception has occurred: TypeError
'module' o
浏览 1提问于2020-12-02得票数 2
回答已采纳
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