print("Model parameters:", sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)): --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-47-1351581012.py in <cell line: 0>() ----> 1 print("Model parameters:", sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)) NameError: name 'model' is not defined

<think>我们遇到了一个错误：`ValueError:optimizergotanemptyparameterlist`，这意味着在创建优化器时，参数列表为空。这通常是因为模型中没有可训练的参数（即所有参数的`requires_grad`都为False，或者根本没有参数）。我们需要检查模型是否包含参数，以及这些参数是否被正确注册。根据提供的代码，问题可能出现在以下几个方面：1.**模型参数未正确初始化**：在`CNNDeepAR`类中，我们定义了一些子模块（如`MultiEmbedding`,`CNN`,`LSTM`等），但是这些子模块的初始化可能存在问题，导致参数没有正确添加到模型中。2.**子模块未在`__init__`中定义**：在`CNNDeepAR`类的`__init__`方法中，我们定义了一个内部类`EmbeddingLayer`，但是并没有在`CNNDeepAR`中创建这个类的实例。相反，我们在`EmbeddingLayer`的`__init__`方法中直接使用了`self.embedding=MultiEmbedding(...)`，但是注意，这个`EmbeddingLayer`类并没有被`CNNDeepAR`使用。实际上，`CNNDeepAR`类在`__init__`方法中并没有创建任何子模块（除了保存超参数），所以整个模型没有可训练参数。3.**代码结构错误**：在`CNNDeepAR`类中，我们定义了一个内部类`EmbeddingLayer`，但是并没有在`CNNDeepAR`的实例中创建这个内部类的实例。因此，`CNNDeepAR`的实例实际上没有任何层（比如CNN、LSTM等），从而没有可训练参数。4.**`forward`方法问题**：在`CNNDeepAR`的`forward`方法中，我们使用了`self.embedding`，但是`self.embedding`并没有在`CNNDeepAR`的`__init__`中定义（它是在`EmbeddingLayer`中定义的，但`EmbeddingLayer`并没有被使用）。因此，我们需要重构代码，将`EmbeddingLayer`中的内容移到`CNNDeepAR`的`__init__`中，并确保所有子模块都是`CNNDeepAR`的属性。具体修改步骤：1.将`EmbeddingLayer`类中的内容合并到`CNNDeepAR`类中，即把`EmbeddingLayer`的`__init__`中的代码放到`CNNDeepAR`的`__init__`中，并删除`EmbeddingLayer`类。2.在`CNNDeepAR`的`__init__`中，按照原`EmbeddingLayer`的初始化步骤来定义模型层。3.确保所有子模块（如`embedding`,`cnn`,`rnn`,`output_layer`）都是`nn.Module`的子类，并且被正确赋值给`self`。4.检查`CNNDeepAR`的`forward`方法，确保它使用了这些定义在`self`上的模块。修改后的`CNNDeepAR`类可能如下：```pythonclassCNNDeepAR(BaseModelWithCovariates):def__init__(self,#原有的参数列表**kwargs):super().__init__(**kwargs)self.save_hyperparameters()#获取需要的超参数embedding_sizes=self.hparams.embedding_sizesx_categoricals=self.hparams.x_categoricalsx_reals_list=self.hparams.x_reals#创建embedding层self.embedding=MultiEmbedding(embedding_sizes=embedding_sizes,categorical_groups=self.hparams.categorical_groups,embedding_paddings=self.hparams.embedding_paddings,x_categoricals=x_categoricals)#计算输入大小#MultiEmbedding的输出大小是一个字典，我们取'value'键对应的值，或者直接是整数output_value=self.embedding.output_sizeifisinstance(output_value,dict):output_value=output_value['value']self.input_size=len(x_reals_list)+output_valueself.hidden_size=self.hparams.hidden_size#定义CNN层self.cnn=nn.Conv1d(in_channels=self.input_size,out_channels=self.hidden_size,kernel_size=self.hparams.cnn_kernel_size,padding=self.hparams.cnn_kernel_size//2)#定义LSTM层self.rnn=nn.LSTM(input_size=self.hidden_size,hidden_size=self.hidden_size,batch_first=True)#输出层self.output_layer=nn.Linear(self.hidden_size,1)#损失函数self.loss_fn=NegativeBinomialDistributionLoss()defforward(self,x):#...保持原有的forward方法，但确保使用self.embedding,self.cnn等...```5.另外，注意在`CNNDeepAR`类中，我们原来有`training_step`和`validation_step`方法，但是在`CNNDeepARLightningModule`中已经定义了这些步骤。所以我们可以删除`CNNDeepAR`中的`training_step`和`validation_step`方法，因为`CNNDeepARLightningModule`会调用`CNNDeepAR`的`forward`和`loss_fn`。6.在`CNNDeepARLightningModule`中，我们使用`self.model.loss`来调用损失函数，因此需要确保`CNNDeepAR`有一个`loss`属性（即我们上面定义的`loss_fn`）。在`CNNDeepAR`中，我们定义了`self.loss_fn`，所以我们需要将`CNNDeepAR`的`loss`属性指向这个损失函数。或者修改`CNNDeepARLightningModule`的`training_step`和`validation_step`，直接使用`self.model.loss_fn`。7.或者，我们也可以不在`CNNDeepAR`中定义`loss_fn`，而是将损失函数放在`CNNDeepARLightningModule`中。但是原代码中`CNNDeepAR`已经定义了`loss_fn`，所以我们可以保持，并在`CNNDeepARLightningModule`中通过`self.model.loss_fn`来使用。修改`CNNDeepARLightningModule`的`training_step`和`validation_step`：```pythondeftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self(x)loss=self.model.loss_fn(y_hat,y[0])#使用model的loss_fnself.log("train_loss",loss)returnlossdefvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self(x)loss=self.model.loss_fn(y_hat,y[0])self.log("val_loss",loss)returnloss```8.最后，确保在`CNNDeepAR`的`__init__`中，所有用到的超参数都已经在`self.hparams`中。因为`self.save_hyperparameters()`将传入的参数保存到了`self.hparams`。9.另外，注意在`CNNDeepAR`的`forward`方法中，我们使用了`self.hparams.prediction_length`，这个参数需要是`CNNDeepAR`初始化时传入的超参数之一。通过以上修改，模型应该包含可训练参数，从而避免优化器参数列表为空的问题。如果问题仍然存在，可以在创建模型后打印模型参数，检查参数数量：```pythonprint(sum(p.numel()forpincnn_deepar_model.parameters()))```如果打印出的参数数量为0，则说明模型仍然没有参数，需要进一步检查。另外，注意在`CNNDeepAR`的`__init__`中，我们使用了`self.hparams`来获取参数，这些参数必须在初始化时传入。例如，在`from_dataset`方法中，需要确保这些参数被正确设置。由于我们修改了模型结构，需要确保`from_dataset`方法（如果有）能够正确传递参数。在`BaseModelWithCovariates`中，`from_dataset`方法通常会处理一些默认参数，然后调用模型的初始化方法。由于代码中未给出`from_dataset`的具体实现，我们假设它能够正确传递参数。总结：主要问题在于模型参数没有正确注册，因为子模块定义在了一个内部类中，而该内部类并没有被使用。将内部类中的代码移到主类的`__init__`中即可。修改后的`CNNDeepAR`类代码结构如下（注意：删除了`EmbeddingLayer`内部类，并将所有层定义在`CNNDeepAR`的`__init__`中）：</think>### 解决 PyTorch Lightning 中 "optimizer got an empty parameter list" 错误 这个错误发生在优化器尝试初始化时发现模型没有可训练参数。以下是常见原因和解决方法： #### 主要原因分析 1. **模型参数未正确定义**： - 模型中的子模块（如 CNN、LSTM）未正确注册到主模型中 - 参数未设置 `requires_grad=True`（默认应为 True） - 模型结构定义错误导致无参数生成 2. **代码结构问题**： - 子模块定义在错误的位置（如内部类未实例化） - 参数未通过 `self.` 正确绑定到模型实例 3. **数据流问题**： - 输入数据形状与模型预期不匹配 - 预处理步骤导致有效参数为零 #### 解决方案 ##### 1. 检查模型参数注册 在你的 `CNNDeepAR` 类中，确保所有子模块都通过 `self.` 注册： ```python class CNNDeepAR(BaseModelWithCovariates): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) # 确保所有子模块都通过 self 注册 self.embedding = MultiEmbedding(...) self.cnn = nn.Conv1d(...) self.rnn = nn.LSTM(...) self.output_layer = nn.Linear(...) # 检查参数总数 total_params = sum(p.numel() for p in self.parameters()) print(f"模型总参数数: {total_params}") ``` ##### 2. 修复子模块实例化问题 当前代码中 `EmbeddingLayer` 是内部类但未实例化，应改为直接定义模块： ```python class CNNDeepAR(BaseModelWithCovariates): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) # 删除 EmbeddingLayer 类，直接实例化模块 self.embedding = MultiEmbedding( self.hparams.embedding_sizes, self.hparams.x_categoricals ) # 计算输入尺寸 output_value = int(self.embedding.output_size) self.input_size = len(self.hparams.x_reals) + output_value # 实例化其他模块 self.cnn = nn.Conv1d(...) self.rnn = nn.LSTM(...) self.output_layer = nn.Linear(...) ``` ##### 3. 验证参数是否可训练 添加参数检查代码： ```python # 在训练前添加检查 def before_train(): model = cnn_deepar_model print("可训练参数:") for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(f"{name}: {param.shape}") if sum(p.numel() for p in model.parameters()) == 0: raise RuntimeError("模型没有可训练参数!") before_train() trainer.fit(...) ``` ##### 4. 确保数据形状匹配 在 `forward` 方法中添加形状检查： ```python def forward(self, x): print("输入形状:", {k: v.shape for k, v in x.items()}) # ...原有处理逻辑... # 添加调试输出 print("CNN输出形状:", x_cnn_encoder.shape) print("RNN输出形状:", rnn_output.shape) return output ``` #### 根本原因分析 在你的代码中，问题最可能出现在： 1. `EmbeddingLayer` 类定义了子模块但未实例化，导致这些模块未注册到主模型 2. 计算 `input_size` 的逻辑可能得到零值，使 CNN 层创建失败 3. 多层嵌套的类结构导致参数未正确绑定 #### 预防措施 1. 使用 PyTorch 的 `nn.ModuleList` 或 `nn.Sequential` 管理子模块 2. 在 `__init__` 结尾添加参数验证： ```python assert len(list(self.parameters())) > 0, "模型无参数!" ``` 3. 使用 Lightning 的 `configure_optimizers` 调试： ```python def configure_optimizers(self): params = list(self.parameters()) print(f"优化器将接收 {len(params)} 组参数") return torch.optim.Adam(params, lr=self.learning_rate) ``` ###