这个错误的原因是在使用PyTorch的torch.nn.Conv2d()函数创建卷积层时，没有传入必要的参数out_channels。具体来说，Conv2d()这个函数需要传入以下几个参数：
- in_channels：输入的通道数
- out_channels：输出的通道数，即卷积核的数量
- kernel_size：卷积核的大小（可以是一个整数或者一个元组）
- stride：卷积核的步长，默认为1（可以是一个整数或者一个元组）
- padding：补0操作的大小，默认为0（可以是一个整数或者一个元组）
- dilation：扩张卷积核的大小，默认为1（可以是一个整数或者一个元组）
- groups：控制卷积操作是否考虑输入和输出的通道数之间的关系，默认为1
- bias：是否有偏置项，默认为True
如果在调用Conv2d()函数时没有传入out_channels参数，则会报错：”TypeError: Conv2d() missing 1 required positional argument: ‘out_channels’ “。这是因为out_channels参数是必须要提供的，如果没有提供则会出现这个错误。
解决办法是在调用torch.nn.Conv2d()函数时，传入缺失的out_channels参数即可。示例如下：
import torch.nn as nn
in_channels = 3
out_channels = 16
kernel_size = 3
stride = 1
padding = 1
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
在这个示例中，我们传入了in_channels、out_channels、kernel_size、stride和padding这几个必要的参数，创建了一个卷积层conv_layer。其中in_channels表示输入的通道数，out_channels表示输出的通道数，kernel_size表示卷积核的大小，stride表示卷积操作的步长，padding表示补0操作的大小。这些参数都是必须要提供的，如果有任何一个缺失，则会导致上述的”TypeError”错误。
总的来说，要解决这个问题，只需要仔细检查卷积层创建时的参数是否齐全即可。