optimizer got an empty parameter list

时间: 2023-11-12 12:37:27 浏览: 76
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12c-optimizer-overview RMOUG

As an AI language model, I am assuming that you are referring to a programming error message related to optimizer in a code. The error message "optimizer got an empty parameter list" indicates that the optimizer function has not received any parameters to optimize. This means that there may be an issue with the code that is calling the optimizer function. To resolve this issue, you can check the code that is calling the optimizer function and ensure that it is passing the required parameters correctly. You can also check the documentation of the optimizer function to see what parameters it expects and ensure that you are passing them correctly. If you are still unable to resolve the issue, you can seek help from a more experienced programmer or consult the documentation or support resources for the programming language or framework you are using.
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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。

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当您遇到ValueError: optimizer got an empty parameter list这个错误时，它通常意味着您试图初始化优化器（如Adam、AdamW），但是传递给它的参数列表为空。这是因为在PyTorch中，优化器需要一组可学习的参数...

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) ...
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