# 优化函数Adam，lr代表学习率， # optimizer = optim.Adam([ # {'params': model.conv1.parameters()}, # {'params': model.conv2.parameters()}, # {'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1} # ], lr=args.lr) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

这段代码是使用 PyTorch 中的 Adam 优化器来优化模型的参数。Adam 优化器是一种自适应学习率优化算法，可以根据参数的梯度自适应地调整学习率。lr 参数指定了初始学习率，optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) 表示对所有模型参数应用同一个学习率。而对于一些特殊的参数，如 model.conv3.parameters()，可以通过将其单独列出来，并使用字典的形式来指定不同的学习率或其他优化参数，例如：{'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1}。

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pretrain_model = resnet34(pretrained=False) # 94.6% num_ftrs = pretrain_model.fc.in_features # 获取全连接层的输入。新加进去的层，训练单独训练最后一层 pretrain_model.fc = nn.AdaptiveAvgPool2d(4) # 全连接层改为不同的输出，自己需要的输出 print(pretrain_model) pretrained_dict = torch.load('./resnet34_pretrain.pth') pretrained_dict.pop('fc.weight') pretrained_dict.pop('fc.bias') print(pretrained_dict) model_dict = pretrain_model.state_dict() print(model_dict) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) print(model_dict) pretrain_model.load_state_dict(model_dict) print(pretrain_model) for name, value in pretrain_model.named_parameters(): if (name != 'fc.weight') and (name != 'fc.bias'): value.requires_grad = False params_conv = filter(lambda p: p.requires_grad, pretrain_model.parameters()) # 要更新的参数在parms_conv当中 model = pretrain_model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(params_conv, lr=1e-3) # 初始学习率 为什么会出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误

出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误通常是因为没有可训练的参数传递给了优化器。在你的代码中，这个错误可能是由以下原因导致的：

1. 检查`params_conv`变量是否包含可训练的参数。`params_conv`应该是一个包含需要更新的参数的列表或迭代器。确保在`pretrain_model.parameters()`中有可训练的参数。

2. 确保网络模型中的参数名称与预训练模型中加载的参数名称相匹配。通过打印`pretrain_model.named_parameters()`可以查看模型中的参数名称。确保预训练模型中的参数与模型中的参数名称一致。

3. 确保预训练模型中已经移除了全连接层的权重和偏置项。你在代码中使用了`pretrained_dict.pop('fc.weight')`和`pretrained_dict.pop('fc.bias')`来移除全连接层的权重和偏置项，确认这部分代码正确执行，并且移除了正确的键。

如果以上步骤都没有问题，那么可能是其他地方导致的错误。如果你能提供完整的错误信息和相关代码，我可以更详细地帮助你解决问题。

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码。

首先，定义了一个名为 Net 的类，继承自 nn.Module，这个类包含了卷积层（conv1 和 conv2）、全连接层（fc1 和 fc2）和激活函数（ReLU），其中，卷积层用于从输入图像中提取特征，全连接层用于将提取到的特征映射到输出类别上。

然后，使用 PyTorch 提供的 DataLoader 工具将 MNIST 数据集加载进来，并将其转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型。在训练模型时，使用 SGD 优化器（optimizer）对模型参数进行优化，其中，学习率为 0.01，动量为 0.5。在每个 epoch 中，使用 for 循环遍历数据集中的每个 batch，对每个 batch 的数据进行前向传播（forward）和反向传播（backward），并用优化器更新模型参数。

最后，使用 PyTorch 提供的 torch.save() 方法将训练好的模型保存到本地。