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。

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。