使用bp神经网络做深度学习，优化器选择Adam，但是报错AttributeError: 'BPNNRegression' object has no attribute 'parameters'怎么办

这个错误是因为你的 `BPNNRegression` 类没有 `parameters` 属性，而 `Adam` 优化器需要对模型的参数进行优化。

你需要在你的 `BPNNRegression` 类中添加一个 `parameters` 属性来存储模型的参数。具体操作如下：

1. 在 `BPNNRegression` 类的初始化方法中，定义一个空的 `parameters` 列表：

   def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
       self.input_dim = input_dim
       self.hidden_dim = hidden_dim
       self.output_dim = output_dim
       self.parameters = []
       # 其他代码

2. 在 `BPNNRegression` 类的 `forward` 方法中，将需要优化的参数添加到 `parameters` 列表中：

   def forward(self, x):
       # 其他代码
       self.W1 = np.random.randn(self.input_dim, self.hidden_dim) / np.sqrt(self.input_dim)
       self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_dim))
       self.W2 = np.random.randn(self.hidden_dim, self.output_dim) / np.sqrt(self.hidden_dim)
       self.b2 = np.zeros((1, self.output_dim))
       self.parameters = [self.W1, self.b1, self.W2, self.b2]
       # 其他代码

3. 在使用 `Adam` 优化器时，将 `parameters` 列表作为参数传递给优化器：

   optimizer = Adam(bpnn.parameters, lr=0.001)

这样就可以避免 `AttributeError: 'BPNNRegression' object has no attribute 'parameters'` 错误了。