# 报类型错误:Unsupported parameter type for python primitive...

**1. 报错描述**

1.1 系统环境

```
*Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Ascend
Software Environment:
-- MindSpore version (source or binary): 1.6.0
-- Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6
-- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic
-- GCC/Compiler version (if compiled from source):
```

1.2 基本信息

1.2.1 脚本

训练脚本是通过对ReduceMean构建单算子网络，求维度中的所有元素的平均来减少张量的维度。脚本如下：

```
 01 class Net(nn.Cell):
 02   def __init__(self):
 03     super(Net, self).__init__()
 04     self.reduce_mean = ops.ReduceMean(keep_dims=True)
 05
 06   def construct(self, x):
 07     out = self.reduce_mean(x, axis=(2, 3))
 08     return out
 09
 10 net = Net()
 11 x = Tensor(np.ones((3, 4, 5, 6), dtype=np.float32), mindspore.float32)
 12 out = net(x)
 13 print('out',out.shape)
```

1.2.2 报错

这里报错信息如下：

```
Traceback (most recent call last):
 File 'demo.py', line 10, in &lt;module&gt;
​    out = net(x)
…
TypeError: mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis/prim.cc:597 ConvertAbstractToPython] Unsupported parameter type for python primitive, the parameter value is KeywordArg[key : axis, value : (2, 3)]
The function call stack (See file 'rank_0/om/analyze_fail.dat' for more details):
\# 0 In file demo.py(07)
​    out = self.reduce_mean(x, axis=(2, 3))
```

原因分析

我们看报错信息，在TypeError中，写到\*Unsupported parameter type for python primitive, the parameter value is KeywordArg\[key : axis, value : \(2, 3\)\]，意思是不支持以键值对的方式传参进行初始化，但是你传进去的是一个key为axis, value为\(2, 3\)的键值对，在之后的out = self.reduce\_mean\(x, axis=\(2, 3\)\)\*提示中也指出了报错的代码内容，在官网的用例中也能发现，用例为传值的方式，而不是传键值对。

![](figures/6-65.png)

**2. 解决方法**

基于上面已知的原因，很容易做出如下修改：

![](figures/7-66.png)

此时执行成功，输出如下：

```
out (3, 4, 1, 1)
```

**3. 总结**

定位报错问题的步骤：

1、找到报错的用户代码行：out = self.reduce\_mean\(x, axis=\(2, 3\)\); 2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：out = self.reduce\_mean\(x, axis=\(2, 3\)\); 3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。

**4. 参考文档**

4.1  [ReduceMean算子API接口](https://www.mindspore.cn/docs/api/zh-CN/r1.5/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMean.html?highlight=reducemean)

