optimizer = torch.optim.Adam(self=BPNet.parameters(), lr=learning_rate,weight_decay=weight_decay) TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'如何修改

这个错误通常是由于optimizer调用BPNet.parameters()时缺少self参数导致的。

在PyTorch中，调用类中的函数时需要传入self参数，因为self代表的是类的实例本身。在这里，BPNet是一个类，BPNet.parameters()是一个方法，它需要使用self参数来调用。

因此，将optimizer的代码修改为以下形式即可：

optimizer = torch.optim.Adam(params=BPNet.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

在这里，我们将BPNet.parameters()作为参数传递给了optimizer，并且使用了params关键字参数来指定这个参数。

这样就可以解决这个错误了。

相关问题

optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr = learning_rate, weight_decay = weight_decay)

这行代码定义了一个 Adam 优化器，用于更新神经网络模型的参数。具体来说，`torch.optim.Adam` 表示使用 Adam 优化算法进行参数更新，其中 `net.parameters()` 表示需要更新的参数集合，即神经网络模型中的所有可训练参数。`lr` 表示学习率，即每次参数更新的步长大小，`weight_decay` 表示 L2 正则化的权重衰减系数，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。

Adam 优化算法是一种自适应学习率优化算法，可以自动调整每个参数的学习率，以适应不同参数的梯度变化。它结合了动量法和 RMSProp 算法的优点，既能快速收敛，又能有效避免梯度消失和爆炸的问题。Adam 优化器是深度学习中常用的优化算法之一，在训练神经网络模型时广泛应用。

optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

这段代码是使用PyTorch框架进行模型训练的示例代码。其中：

1. `optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params)`用于定义优化器，其中`learnable_params`表示需要更新的参数。

2. `opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)`用于定义优化器，其中`model.parameters()`表示需要更新的参数，`args.lr`表示学习率，`weight_decay`表示权重衰减。

3. `scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)`用于定义学习率调度器，其中`opt`表示要调度学习率的优化器，`milestones`表示调整学习率的epoch数，`gamma`表示学习率调整的倍数。

综合来看，这段代码定义了一个Adam优化器，并使用了学习率衰减策略。在训练过程中，每经过50、100、150个epoch就会将学习率乘以0.1，以便在训练后期更加稳定地收敛。