optimizer got an empty parameter list

时间: 2023-11-12 20:27:11 浏览: 27
实验报告 一、实验目的： 本次实验的目的是掌握超链接的基本语法属性，实现文件下载和制作书签，同时学会使用列表嵌套设计小型网站首页。 二、实验过程： 1.超链接的基本语法属性 超链接是 HTML 中非常重要的一个元素，它可以通过指向不同的 URL 地址，实现页面之间的跳转和文件下载。超链接的基本语法格式如下： <a href="URL" target="_blank">链接文本</a> 其中，href 属性指向链接的 URL 地址，target 属性指定链接页面在新窗口中打开，链接文本则是用户点击链接时看到的文本内容。 2.超链接实现文件下载和制作书签 超链接不仅可以用于页面之间的跳转，还可以用来实现文件下载和制作书签。实现文件下载只需要将 href 属性指向文件的 URL 地址即可，如下所示： <a href="example.pdf" download>下载文件</a> 其中，download 属性指定文件下载时使用的文件名。 制作书签则需要在 href 属性中使用特定的协议格式，如下所示： <a href="javascript:window.external.AddFavorite('http://www.example.com','网站名')">添加到收藏夹</a> 其中，javascript:window.external.AddFavorite() 是一个特定的协议格式，用于将当前页面添加到用户的收藏夹中。 3.使用列表嵌套设计小型网站首页 列表嵌套是一种常用的 HTML 设计技巧，可以用来创建具有层次感的页面结构。在本次实验中，我们使用列表嵌套的方式设计了一个简单的小型网站首页，如下所示： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>小型网站首页</title> </head> <body> <h1>欢迎访问小型网站</h1> <ul> <li><a href="#">首页</a></li> <li><a href="#">新闻</a></li> <li><a href="#">产品</a> <ul> <li><a href="#">产品介绍</a></li> <li><a href="#">产品展示</a></li> </ul> </li> <li><a href="#">联系我们</a></li> </ul> </body> </html> 在这个页面中，我们使用了一个顶级的无序列表来实现页面的主要导航，其中的每个列表项都是一个超链接，指向不同的页面或页面区域。在产品列表项中，我们又使用了一个嵌套的无序列表来展示具体的产品介绍和展示页面。 三、实验结论： 通过本次实验，我们掌握了超链接的基本语法属性，学会了使用超链接实现文件下载和制作书签，并且了解了使用列表嵌套设计小型网站首页的方法。这些技能是 HTML 开发中非常重要的基础知识，对于设计和开发网页具有重要的参考价值。

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Optimizer

ValueError: optimizer got an empty parameter list

这个错误通常是由于没有任何参数传递给优化器导致的。...optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) 如果你已经传递了可训练参数但仍然出现此错误，请检查你的模型是否正确地实现了nn.Module类。

当出现ValueError: optimizer got an empty parameter list。需要改哪些地方的参数呢

当出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误时，意味着你尝试将一个空的参数列表传递给了优化器。这通常是因为模型中没有可训练的参数（例如所有参数都被冻结或没有定义模型的权重）。 要解决...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 30 27 net = Net() 29 criterion = nn.CrossEntropyLoss() ---> 30 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 32 folder_path = 'random_matrices2' 34 # 创建空的tensor File C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\sgd.py:105, in SGD.__init__(self, params, lr, momentum, dampening, weight_decay, nesterov, maximize, foreach) 103 if nesterov and (momentum <= 0 or dampening != 0): 104 raise ValueError("Nesterov momentum requires a momentum and zero dampening") --> 105 super(SGD, self).__init__(params, defaults) File C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\optimizer.py:49, in Optimizer.__init__(self, params, defaults) 47 param_groups = list(params) 48 if len(param_groups) == 0: ---> 49 raise ValueError("optimizer got an empty parameter list") 50 if not isinstance(param_groups[0], dict): 51 param_groups = [{'params': param_groups}] ValueError: optimizer got an empty parameter list ​

这个错误可能是因为你没有给优化器提供要优化的参数。... python ...optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 如果你还是无法解决问题，请提供更多的代码细节和上下文。

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。...

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。... ... def __init__(self): ... self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) ...

AttributeError: parameter_list argument given to the Optimizer should not be None in dygraph mode.

optimizer = SGDOptimizer(learning_rate=0.1, parameter_list=None) 改为 python optimizer = SGDOptimizer(learning_rate=0.1, parameter_list=model.parameters()) 这样就可以从模型中获取参数列表...

TypeError: warmup() got an unexpected keyword argument 'half'

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model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_...

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optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) 其中，model.parameters()表示将模型的参数传递给优化器，lr=0.01表示学习率为0.01。 创建优化器对象后，你可以使用其提供的方法来进行参数更新。常用...

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