ValueError: optimizer got an empty parameter list filter

最新推荐文章于 2024-12-14 16:59:41 发布

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#pytorch

博客指出若不是__init__构造器写错的问题，可尝试将初始化行修改，添加一个list()。

如果不是__init__构造器写错的问题可以试一试

把初始化这一行

self.optimizer = optim.Adam(self.params, lr=self.learning_rate, weight_decay=self.weight_decay)

改为

self.optimizer = optim.Adam(list(self.params), lr=self.learning_rate, weight_decay=self.weight_decay)

加一个list()

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ValueError: optimizer got an empty parameter list

blgpb的博客

02-28

1050

出现这个情况是不正常的，因为我定义了alpha和beta两个可学习变量。在我仔细排查后发现，在定义那2个变量时不能加.cuda()我通过询问GPT4.0, chatGPT，检查了。这个也许是pytorch的隐藏bug吧。然而，在我定义如下的优化器时，等一系列，但还是没能解决问题。改为以下代码后就正常了。

PyTorch文本：01.聊天机器人教程

睡前人工智能共享实验室

08-24

2676

在本教程中，我们探索一个好玩有趣的循环的序列到序列（sequence-to-sequence）的模型用例。我们将用Cornell Movie-Dialogs Corpus处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。在人工智能研究领域中，对话模型是一个非常热门的话题。聊天机器人可以在各种设置中找到，包括客户服务应用和在线帮助。这些机器人通常由基于检索的模型提供支持，这些模型的输出是某些形式问题预先定义的响应。在像公司IT服务台这样高度受限制的领域中，这些模型可能足够了，但是，对于更一般的用例它们还不够健.

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ValueError:optimizer got an empty parameter list，参数空传

qq_38334521的博客

05-16

1万+

ValueError:optimizer got an empty parameter list 这个问题有特别多种，这里只介绍我察觉到的错误本身我的全连接是固定参数，并没有出错，即： self.fc1 = nn.Linear(96 * 8 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) 但是如果我将上一层网络结构训练的参数，作为全连接的定义参数 self.fc1 = nn.Linear(int(inchannels[i])*int(size[k])*int(size[

ValueError: optimizer got an empty parameter list.

weixin_47414581的博客

12-15

1779

这样的例子有，__init__对象构造函数，或__call__ --- 它使得一个对象可以被调用(神奇方法)。最好避免在自己的程序中使用以双下划线（"dunders"）开头和结尾的名称，以避免与将来Python语言的变化产生冲突。ValueError:optimizer got an empty parameter list基本都跟__init__()及其里面的代码有关，比如下划线打错了、init拼错了、没有super、没在__init__函数内定义网络等。双前导和末尾下划线：__var__

训练lora时出现错误ValueError:optimizer got an empty parameter list

06-26

</think>### 训练 LoRA 时出现 `ValueError: optimizer got an empty parameter list` 错误的解决方案该错误表示优化器未找到任何可训练参数，通常由以下原因引起： #### 1. **模型冻结问题** ✅ 当基础模型完全...

C:\Users\Administrator\Desktop\1\.venv\Scripts\python.exe C:\Users\Administrator\Desktop\1\cnn.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\1\cnn.py", line 111, in <module> optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\Desktop\1\.venv\Lib\site-packages\torch\optim\adam.py", line 100, in __init__ super().__init__(params, defaults) File "C:\Users\Administrator\Desktop\1\.venv\Lib\site-packages\torch\optim\optimizer.py", line 364, in __init__ raise ValueError("optimizer got an empty parameter list") ValueError: optimizer got an empty parameter list

06-24

修正后的完整代码（包括模型定义）如下：</think>### 解决 "optimizer got an empty parameter list" 错误这个错误表明优化器无法找到任何可训练参数，通常是由于模型定义问题或模型未正确初始化导致的。以下是...

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

07-10

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。`...

self.optimizer = optim.Adam(lr=lr)

03-04

| `ValueError: optimizer got an empty parameter list` | 模型未初始化 | 先执行模型初始化 | | 参数不更新 | 参数未正确绑定 | 检查 `parameters()` 调用位置 | --- ### **代码结构建议** ```python class ...

ValueError:optimizer got an empty parameter list 的一个可能错误

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今天有一段代码总是跑不通，报错如下 Traceback (most recent call last): File "1.py", line 28, in <module> optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3) File "/share2/home//anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/torch/optim/sgd.py", line 64, i...

ValueError: optimizer got an empty parameter list 模型定义的问题，pytorch 如果类初始化参数，需要变量在后面的方法中用到需要设置在gpu中，

论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx

12-14

449

根据您提供的信息和链接内容，错误通常与__init__方法中的实现有关。链接中提到的一个重要问题是下划线的使用不当，特别是__init__方法的命名。在Python中，__init__是类的构造器的特殊方法，它必须严格使用两个下划线__前后各一个，而不是一个下划线。您提供的代码片段中的__init__方法看起来是正确命名的，使用了双下划线__。但是，错误分析中提到了一个常见错误，即__init_（一个下划线）被错误地使用。

【Python报错】ValueError:optimizer got an empty parameter list 概念理解解决

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pytorch程序中：“ValueError: optimizer got an empty parameter list” 问题解决

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09-08

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pytorch程序中：“ValueError: optimizer got an empty parameter list” 问题解决 pytorch写简单线性回归遇到问题如下截图所示：后来对照听的视频课检查了下发现是构建神经网络模型时__init__()中init拼写错误写成了“int”,因此造成出现上述的报错。希望能帮助到大家。 ...

torch1.7.1中SparseAdam出现ValueError: optimizer got an empty parameter list错误的原因

Unique_yang博客

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问题描述：我用torch1.7.1中的torch.nn.SparseAdam()进行参数优化时，一直报错：ValueError: optimizer got an empty parameter list，但我使用torch.nn.SGD()时就不会出现这个错误，而且model.parameter()是有值的。另外，在其他人电脑上，torch.nn.SparseAdam()方法也是可用的。我debug的过程，发现这个错误是在list(param)的时候出来的。问题解决：考虑到以上情况，我用排除法，想到了

Empty parameter lists

Mark.Yin 的专栏----人民需要无线

09-15

817

C distinguishes between a function declared with an empty parameter list and a function declared with a parameter list consisting of onlyvoi

记录一次Pytorch在定义模型优化时候没有参数

Gancenty

10-18

473

报错现象： ValueError(“optimizer got an empty parameter list”)在定义模型时候self.layers=xxxx后面多了一个逗号。

ValueError: optimizer got an empty parameter list具体怎么解决

最新发布

07-15

在训练模型时遇到 `ValueError: optimizer got an empty parameter list` 错误，通常表示优化器没有接收到任何需要更新的参数。这意味着传递给优化器的参数列表为空或无效。以下是几种常见原因及对应的解决方法。 ### 1. **确保模型参数正确注册** PyTorch 的优化器只能优化通过 `nn.Parameter` 定义的参数，并且这些参数必须被包含在继承自 `nn.Module` 的类中。如果网络层没有被正确添加到模型中，则它们的参数不会被自动识别并注册为可训练参数。 - **检查是否将所有层正确添加到模型中** 如果使用了模块化的方式定义网络（如 `nn.Sequential` 或自定义模块），确保每个层都已被正确实例化并在 `__init__` 中声明。 ```python class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) # 正确注册参数 ``` - **避免手动构建参数列表时遗漏层** 如果手动将参数传递给优化器，确保所有可训练参数都被包含在内： ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` 或者显式列出参数： ```python optimizer = torch.optim.Adam([model.fc1.weight, model.fc1.bias], lr=0.001) ``` ### 2. **检查 `__init__` 函数是否正确定义** 该错误也常出现在模型初始化函数 `__init__` 中存在拼写错误或结构问题，例如： - 拼写错误：如将 `__init__` 写成 `init`。 - 忘记调用 `super()` 来初始化父类 `nn.Module`。 - 网络层未在 `__init__` 中定义，而是在其他地方动态创建。 ```python class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() # 正确调用父类构造函数 self.layer = nn.Linear(10, 2) ``` ### 3. **检查模型是否被正确实例化** 在构建完模型后，确保你确实创建了模型的一个实例，并将其传入优化器： ```python model = MyModel() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` 如果只是引用了类而不是实例，会导致参数列表为空。 ### 4. **检查是否误用了 Python 属性或变量作用域** 有时在模型中定义了层，但未将其作为属性赋值给 `self`，导致 PyTorch 无法识别这些参数： ```python def __init__(self): super().__init__() layer = nn.Linear(10, 5) # 错误：未赋值给 self.layer ``` 应改为： ```python def __init__(self): super().__init__() self.layer = nn.Linear(10, 5) # 正确：赋值给 self ``` ### 5. **检查是否使用了空的参数列表** 如果你手动构建了一个参数列表，但在某些条件下该列表为空，也会引发此错误。例如，在条件判断中错误地跳过了参数添加步骤： ```python params = [] if some_condition: params.append(model.fc1.weight) optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=0.001) # 若条件不满足，params 为空 ``` 确保参数列表非空后再传递给优化器。 ### 6. **检查是否使用了错误的模型结构或容器** 在使用 `nn.ModuleList` 或 `nn.Sequential` 时，若未正确嵌套或访问子模块，可能导致参数未被正确提取。 ```python layers = [nn.Linear(10, 5), nn.ReLU(), nn.Linear(5, 2)] model = nn.Sequential(*layers) ``` 上述方式是正确的，但如果使用普通 Python 列表而非 `ModuleList`，则内部参数不会被自动注册。 ---