import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 上述代码报错： ValueError: optimizer got an empty parameter list 怎么修改？

这个错误通常是由于模型中没有可训练的参数导致的。在您的代码中，可能是因为您定义了`Net`类的`__init__`方法，但是没有正确调用父类的初始化方法，导致模型中没有可训练的参数。

请将`Net`类的`__init__`方法修改为以下内容：

def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1)
    self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)
    self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1)
    self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120)
    self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
    self.fc3 = nn.Linear(84, 2)

这样应该就可以解决这个问题了。

相关问题

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import make_classification

上述代码导入了必要的PyTorch库，包括`torch`、`torch.nn`和`torch.optim`。它们分别是用于张量操作、神经网络模块和优化算法的核心组件。

- `torch`：提供了一系列功能强大的张量（类似于NumPy的ndarray，但在GPU上运行速度更快）以及相关的数学运算和自动微分功能。
- `torch.nn`：这是神经网络层和模块的集合，如线性层（Linear）、激活函数（Sigmoid、ReLU等）、卷积层等，用于构建和定义神经网络架构。
- `torch.optim`：包含了各种优化器，如SGD（随机梯度下降）、Adam等，用于更新模型参数以最小化损失函数。

`from sklearn.datasets import make_classification`这部分来自scikit-learn库，这是一个流行的数据科学工具包，用于创建模拟数据集，这里用来生成分类问题的数据，如二进制或多类别分类任务。

通过这些库，你可以编写出基于PyTorch的机器学习模型，例如上面提到的Logistic回归实例。在实际应用中，你会使用这些库加载和预处理数据，定义模型结构，配置优化过程，然后训练模型并进行预测。

import torch import os import numpy as np from tqdm import tqdm import torch.nn as nn import torch.optim as optim import scipy.io as io import time

你好！你的第一个问题是关于导入相关的库和模块。这些代码片段用于导入一些常用的Python库和模块。导入的库和模块包括：
- torch：PyTorch库，用于深度学习。
- os：用于与操作系统进行交互，例如文件和目录的操作。
- numpy：用于处理和操作多维数组和矩阵的库。
- tqdm：用于在循环中显示进度条的库。
- torch.nn：PyTorch中的神经网络模块，包括各种层和损失函数。
- torch.optim：PyTorch中的优化算法模块，用于训练神经网络模型。
- scipy.io：SciPy库中的模块，用于读取和写入各种数据文件格式。

这些库和模块的导入是为了在后续的代码中使用它们的功能和方法。