当我用optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)设置优化器时,报错parameters() missing 1 required positional argument: 'self'
时间: 2024-05-30 20:10:28 浏览: 5
这个错误通常是因为网络类没有正确继承`nn.Module`导致的。
请检查你的网络类是否正确继承了`nn.Module`,并且在类的构造函数中调用了`super().__init__()`。这样可以确保网络类被正确地初始化,包括网络参数的注册。
另外,请确保你的网络类的`forward()`方法正确地实现了网络的前向传播操作。
相关问题
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 提示未解析引用net
这个错误一般是由于 `net` 没有定义,导致无法找到 `net` 变量。请检查你的代码中是否有定义 `net` 变量,并且确保你在调用 `optimizer` 之前已经定义了 `net` 变量。
如果你已经定义了 `net` 变量,但是仍然遇到这个错误,请检查你的代码中是否有语法错误或者拼写错误,确保你的代码没有问题。如果还有问题,请提供更多的代码信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 提示未解析引用net
这个错误提示说明你在代码中使用了未定义的变量 `net`。根据你的代码,`net` 变量应该是你定义的一个神经网络模型,但是可能没有正确定义或者引入相关的库或模块。
如果你使用的是 PyTorch 框架,需要先导入相关的库和模块,如下所示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
```
然后,你需要定义一个神经网络模型,比如:
```python
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型,并将其赋值给变量 `net`。然后,你可以根据需要调整损失函数和优化器的参数,并进行模型训练:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(2):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
请确保你已经正确定义了 `net` 变量,并且引入了相关的库和模块。如果还有问题,请提供更多的代码信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
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