根据您提供的信息和链接内容，错误ValueError: optimizer got an empty parameter list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。这会导致Python解释器不识别该方法为构造器，因此不会正确初始化类，导致没有参数被注册到模型中。
解决方案
- 检查
__init__方法的命名：确保__init__方法使用了两个下划线__，前后各一个。 - 确保调用
super().__init__()：在__init__方法中，确保调用了super().__init__()来正确初始化父类（通常是nn.Module）。 - 参数注册：确保所有需要训练的参数都是通过
nn.Parameter注册的，并且在__init__方法中使用self.前缀。 - 检查模型实例化：确保模型实例化时没有错误，并且
__init__方法被正确调用。 - 检查设备分配：确保所有参数在注册后，再将模型移动到指定设备。不要在参数创建时立即使用
.to(device)，而是在所有参数注册后，将整个模型移动到设备。
如果您已经检查了上述所有点，并且问题仍然存在，请提供更多的代码上下文，特别是模型实例化和优化器创建之间的代码，以便进一步分析和解决问题。
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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，
device=device
而不是.to(device),这种转移方式
self.trans_matrix = nn.Parameter(torch.empty(num_labels, num_labels, device=device))
# transition matrix of start and end settings
self.start_trans = nn.Parameter(torch.empty(num_labels, device=device))
self.end_trans = nn.Parameter(torch.empty(num_labels, device=device))
