Python Pytorch自定义优化器获取了一个空参数列表

新来的。我试图在PyTorch中创建一个自定义优化器，其中backprop在meta-RL策略中发生，策略接收模型参数并输出所需的模型参数。然而，我看到了上述错误。我的模型在Adam和SGD上工作得很好，但我的优化器不行

代码：

回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 6, in <module>
    gan = CycleGAN()
  File "/home/ai/Projects_v2/R/cycle_gan.py", line 32, in __init__
    self.discriminator2_optim = MetaBackProp(self.discriminator2.parameters())
  File "/home/ai/Projects_v2/R/lr_schedule.py", line 34, in __init__
    super(MetaBackProp, self).__init__(params, pseudo_defaults)
  File "/home/ai/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 46, in __init__
    raise ValueError("optimizer got an empty parameter list")
ValueError: optimizer got an empty parameter list

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“main.py”，第6行，在
甘=环基甘（）
文件“/home/ai/Projects\u v2/R/cycle\u gan.py”，第32行，在__
self.discriminator2\u optim=MetaBackProp（self.discriminator2.parameters（））
文件“/home/ai/Projects\u v2/R/lr\u schedule.py”，第34行，在__
super（MetaBackProp，self）。\uuuuu init\uuuuuuu（参数，伪默认值）
文件“/home/ai/anaconda3/lib/python3.7/site packages/torch/optim/optimizer.py”，第46行，在__
raise VALUERROR（“优化器得到一个空参数列表”）
ValueError:优化器获取的参数列表为空

使用返回迭代器的

self.discriminator2.parameters（）

检索参数。在构造函数中，您将它们转换为for循环的列表：

用于列表中的参数（参数）：

这将使用迭代器，但您将该迭代器传递给基类的构造函数，因此它根本不包含任何参数

super（MetaBackProp，self）。\uuuuu init\uuuu（参数，伪默认值）

您可以使用从迭代器创建的列表，而不是传递迭代器，因为参数只需要是iterable，而列表是可编辑的

#将参数转换为列表以允许多次迭代
参数=列表（参数）
对于参数中的参数：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 6, in <module>
    gan = CycleGAN()
  File "/home/ai/Projects_v2/R/cycle_gan.py", line 32, in __init__
    self.discriminator2_optim = MetaBackProp(self.discriminator2.parameters())
  File "/home/ai/Projects_v2/R/lr_schedule.py", line 34, in __init__
    super(MetaBackProp, self).__init__(params, pseudo_defaults)
  File "/home/ai/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 46, in __init__
    raise ValueError("optimizer got an empty parameter list")
ValueError: optimizer got an empty parameter list