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 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。

import os import matplotlib.pyplot as plt plt.show() import numpy as np import torch from torch import nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms,models,datasets import imageio import time import warnings import random import sys import copy import json from PIL import Image

您好！这段代码是在导入一些常用的Python库和模块。下面是每个导入语句的作用：

- `import os`：用于与操作系统进行交互，如文件路径操作等。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：用于绘制数据可视化图形。
- `plt.show()`：显示matplotlib绘制的图形。
- `import numpy as np`：导入用于数值计算的库。
- `import torch`：导入PyTorch深度学习框架。
- `from torch import nn`：从torch模块中导入神经网络模块。
- `import torch.optim as optim`：导入用于优化器的PyTorch模块。
- `import torchvision`：导入PyTorch的计算机视觉库。
- `from torchvision import transforms, models, datasets`：从torchvision库中导入数据转换、预训练模型和数据集等模块。
- `import imageio`：导入用于图像处理和IO操作的库。
- `import time`：导入用于时间相关操作的库。
- `import warnings`：导入用于处理警告信息的库。
- `import random`：导入用于生成随机数的库。
- `import sys`：导入用于与Python解释器进行交互的库。
- `import copy`：导入用于复制对象的库。
- `import json`：导入用于处理JSON数据的库。
- `from PIL import Image`：从PIL库中导入Image模块，用于图像处理。

如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请告诉我。