参数类型错误导致优化器执行报错：TypeError： For 'Optimizer', the argument parameters must be Iterable type

时间：2024-03-12 11:55:51 浏览：次

硬件环境(Ascend/GPU/CPU): GPU

软件环境:

– MindSpore 版本: 1.7.0

执行模式：静态图(GRAPH) – Python 版本: 3.7.6

– 操作系统平台: linux

将需要优化的参数放入优化器中，直接将Tensor类型的参数放入，由于优化器需要的数据类型是Iterable，导致执行报错。

TypeError: For 'Optimizer', the argument parameters must be Iterable type, but got .

class Attack(object):

看报错信息，翻译意思是实参参数必须是Iterable类型，即是可迭代的。

调试发现self.mask_tensor是Tensor类型，不能进行迭代。

通过查看文档，可以通过Parameter()更好的对训练参数进行设置。同时Python里有大量内置的iterable类型，如： list，str，tuple，dict等，可以将参数包装成list实现可迭代化。

解决方案说明：把self.mask_tensor改成list类型：[Parameter(self.mask_tensor)]，来实现可迭代化。

修改后代码：

class Attack(object):

def __init__(self,input_img,target_img,seed=None):

    if (seed !=None): np.random.seed(seed)
    self.MEAN=Tensor([0.485, 0.456, 0.406])
    self.STD=Tensor([0.229, 0.224, 0.225])
    self.LOSS=Tensor(0)
    self.expand_dims=mindspore.ops.ExpandDims()
    self.imageize=ToPILImage()
    self.tensorize=ToTensor()
    self.normalize=P.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    self.resnet=get_net()
    self.input_tensor=Tensor(self.normalize(self.tensorize(input_img)))
    self.target_tensor=Tensor(self.normalize(self.tensorize(target_img)))
    mp.imsave('https://zhuanlan.zhihu.com/p/outputs/input图像.jpg', np.transpose(self._reverse_norm(self.input_tensor).asnumpy(), (1, 2, 0)))
    mp.imsave('https://zhuanlan.zhihu.com/p/outputs/target图像.jpg', np.transpose(self._reverse_norm(self.target_tensor).asnumpy(), (1, 2, 0)))


    self.input_emb=self.resnet(self.expand_dims(self.input_tensor,0))
    self.target_emb=self.resnet(self.expand_dims(self.target_tensor,0))
    self.adversarial_emb=None
    self.mask_tensor=self._create_mask(input_img)
    self.ref=self.mask_tensor
    self.opt=nn.Adam([Parameter(self.mask_tensor)], learning_rate=0.01, weight_decay=0.0001)

修改后程序正常运行。

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