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'

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。

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if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。

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。