Pytorch ValueError:优化器获取的参数列表为空

我创建了以下简单的线性类：

类解码器（nn.Module）：
定义（self，K，h=（））：
super（）。\uuuu init\uuuuu（）
h=（K，）+h+（K，）
self.layers=[nn.Linear（h1，h2）表示压缩中的h1，h2（h，h[1:]）]
def前进（自身，x）：
对于self.layers[：-1]中的层：
x=F.relu（层（x））
返回自我层[-1]（x）

然而，当我尝试将参数放入优化器类时，我得到了错误

ValueError:optimizer得到了一个空的参数列表

解码器=解码器（4）
LR=1e-3
opt=optm.Adam（decoder.parameters（），lr=lr）

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类定义有什么明显的错误吗？

由于您将层存储在

解码器中的常规pythonic列表中，Pytorch无法告诉
self的这些成员。列表实际上是子模块。将此列表转换为pytorch，您的问题将得到解决

类解码器（nn.Module）：
定义（self，K，h=（））：
super（）。\uuuu init\uuuuu（）
h=（K，）+h+（K，）
self.layers=nn.ModuleList（nn.Linear（h1，h2）表示压缩中的h1，h2（h，h[1:]））
由于您将层存储在
解码器中的常规pythonic列表中，Pytorch无法告诉
self.list
的这些成员实际上是子模块。将此列表转换为pytorch，您的问题将得到解决

类解码器（nn.Module）：
定义（self，K，h=（））：
super（）。\uuuu init\uuuuu（）
h=（K，）+h+（K，）
self.layers=nn.ModuleList（nn.Linear（h1，h2）表示压缩中的h1，h2（h，h[1:]））
现在看另一个答案可能会重复，这肯定是同一个问题。然而，我认为我的代码更容易阅读。因此，对于编辑来说，如果他们想留下这个或者删除这个。现在看另一个答案可能是重复的，这肯定是同一个问题。然而，我认为我的代码更容易阅读。因此，如果编辑想保留或删除此内容，请访问他们。@neerajswankar如果您有nee问题：请按原样发布，而不是以神秘的方式发布comment@NEERAJSWARNKAR如果你有一个新的问题：把它贴出来，而不是作为一个隐晦的评论