pretrain_model = resnet34(pretrained=False) # 94.6% num_ftrs = pretrain_model.fc.in_features # 获取全连接层的输入。新加进去的层，训练单独训练最后一层 pretrain_model.fc = nn.AdaptiveAvgPool2d(4) # 全连接层改为不同的输出，自己需要的输出 print(pretrain_model) pretrained_dict = torch.load('./resnet34_pretrain.pth') pretrained_dict.pop('fc.weight') pretrained_dict.pop('fc.bias') print(pretrained_dict) model_dict = pretrain_model.state_dict() print(model_dict) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) print(model_dict) pretrain_model.load_state_dict(model_dict) print(pretrain_model) for name, value in pretrain_model.named_parameters(): if (name != 'fc.weight') and (name != 'fc.bias'): value.requires_grad = False params_conv = filter(lambda p: p.requires_grad, pretrain_model.parameters()) # 要更新的参数在parms_conv当中 model = pretrain_model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(params_conv, lr=1e-3) # 初始学习率 为什么会出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误

出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误通常是因为没有可训练的参数传递给了优化器。在你的代码中，这个错误可能是由以下原因导致的：

1. 检查`params_conv`变量是否包含可训练的参数。`params_conv`应该是一个包含需要更新的参数的列表或迭代器。确保在`pretrain_model.parameters()`中有可训练的参数。

2. 确保网络模型中的参数名称与预训练模型中加载的参数名称相匹配。通过打印`pretrain_model.named_parameters()`可以查看模型中的参数名称。确保预训练模型中的参数与模型中的参数名称一致。

3. 确保预训练模型中已经移除了全连接层的权重和偏置项。你在代码中使用了`pretrained_dict.pop('fc.weight')`和`pretrained_dict.pop('fc.bias')`来移除全连接层的权重和偏置项，确认这部分代码正确执行，并且移除了正确的键。

如果以上步骤都没有问题，那么可能是其他地方导致的错误。如果你能提供完整的错误信息和相关代码，我可以更详细地帮助你解决问题。

相关问题

def __init__(self, pretrained=False): super(Resnet18Triplet, self).__init__() self.model = resnet18(pretrained=pretrained) # Output self.input_features_fc_layer = self.model.fc.in_features self.model.fc = common_functions.Identity() def forward(self, images): """Forward pass to output the embedding vector (feature vector) after l2-normalization.""" embedding = self.model(images) return embedding

这段代码是一个PyTorch模型的定义，使用ResNet-18作为backbone，在此基础上构建一个面向triplet loss的模型。其中，`__init__`方法中使用`resnet18`函数加载预训练的ResNet-18模型，并将最后的全连接层替换成一个空白的Identity层。`forward`方法中，输入一张图片，通过模型的计算，输出该图片的特征向量，并经过L2标准化后返回。这个特征向量可以用于计算triplet loss。

def resnet_34(): # Define the resnet model resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) # Update the fully connected layer of resnet with our current target of 10 desired outputs resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) # Initialize with xavier uniform torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight) return resnet

这是一个使用PyTorch实现的ResNet-34模型，主要包括以下三个步骤：

1. 调用PyTorch内置的ResNet-34模型

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)

2. 更新ResNet-34模型的全连接层，使其输出维度为10（这里假设是10分类问题）

resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10)

3. 对全连接层的权重进行Xavier初始化

torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight)

最终返回修改后的ResNet-34模型。

需要注意的是，这里使用了预训练的ResNet-34模型（pretrained=True），这意味着模型的所有权重已经在ImageNet数据集上进行了训练。因此，我们可以从预训练模型中学习到更好的特征表示，从而加速模型的训练和提高模型的准确率。