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**日期**: 2025-07-15 11:43
**主题**: 修复因PyTorch版本不兼容导致的训练失败问题
### 问题描述
在修复了路径和依赖问题后，在某些机器上运行模型训练时，程序因 `TypeError: ReduceLROnPlateau.__init__() got an unexpected keyword argument 'verbose'` 而崩溃。但在本地开发机上运行正常。
### 根本原因
此问题是典型的**环境不一致**导致的兼容性错误。
1. **PyTorch版本差异**: 本地开发环境安装了较旧版本的PyTorch，其学习率调度器 `ReduceLROnPlateau` 支持 `verbose` 参数（用于在学习率变化时打印日志）。
2. **新环境**: 在其他计算机或新创建的虚拟环境中，安装了较新版本的PyTorch。在新版本中，`ReduceLROnPlateau` 的 `verbose` 参数已被移除。
3. **代码问题**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` 和 `server/trainers/transformer_trainer.py` 的代码中，在创建 `ReduceLROnPlateau` 实例时硬编码了 `verbose=True` 参数，导致在新版PyTorch环境下调用时出现 `TypeError`。
### 解决方案：移除已弃用的参数
1. **全面排查**: 检查了项目中所有训练器文件 (`mlstm_trainer.py`, `transformer_trainer.py`, `kan_trainer.py`, `tcn_trainer.py`)。
2. **精确定位**: 确认只有 `mlstm_trainer.py` 和 `transformer_trainer.py` 使用了 `ReduceLROnPlateau` 并传递了 `verbose` 参数。
3. **执行修复**:
* **文件**: `server/trainers/mlstm_trainer.py` 和 `server/trainers/transformer_trainer.py`
* **位置**: `ReduceLROnPlateau` 的初始化调用处。
* **操作**: 删除了 `verbose=True` 参数。
```diff
- scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ..., verbose=True)
+ scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ...)
```
* **原因**: 移除这个在新版PyTorch中已不存在的参数，可以从根本上解决 `TypeError`，并确保代码在不同版本的PyTorch环境中都能正常运行。此修改不影响学习率调度器的核心功能。
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2025-07-15 11:56:21 +08:00 |
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