优化器器中添加BiFPN的权重参数

对于优化器中添加BiFPN的权重参数，您可以使用以下步骤：

1. 首先，创建一个BiFPN层，并将其添加到您的模型中。确保在模型定义中正确设置BiFPN的输入和输出。

2. 确定BiFPN层中的权重参数。这些参数将用于更新BiFPN层的权重值。

3. 在创建优化器对象时，将BiFPN层的权重参数添加到优化器的参数列表中。这样，优化器将会更新这些权重参数。

以下是一个示例代码片段，展示了如何添加BiFPN的权重参数到优化器中：

import tensorflow as tf

# 创建一个BiFPN层
bifpn = BiFPN(...)  # 这里需要根据您的模型进行相应的定义

# 定义模型的输入和输出
inputs = tf.keras.Input(shape=(...))
outputs = bifpn(inputs)

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 创建优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 将BiFPN层的权重参数添加到优化器的参数列表中
optimizer_params = model.trainable_weights

# 打印优化器的参数列表
for param in optimizer_params:
    print(param.name)

# 使用优化器进行模型训练
model.compile(optimizer=optimizer, ...)
model.fit(...)

请注意，上述示例代码中的`...`表示您需要根据您的模型和需求进行相应的定义和配置。确保在使用上述代码时，将其适应您的模型和训练流程。