Flux中setup未定义错误：求优化器新定义方式及版本变更

问题背景 #

使用环境：Julia v1.9.0、Flux v0.12.10

运行代码：

hparams = HyperParams()

gen = generator()
enc = encoder()
dec = decoder()

gen_opt = Flux.setup(Flux.Adam(hparams.lr_gen), gen)
enc_opt = Flux.setup(Flux.Adam(hparams.lr_enc), enc)
dec_opt = Flux.setup(Flux.Adam(hparams.lr_dec), dec)

losses_gen = []
losses_dscr = []
train_steps = 0
# Training loop
gen_ps = Flux.params(gen)
enc_ps = Flux.params(enc)
dec_ps = Flux.params(dec)
...

报错信息：

ERROR: UndefVarError: `setup` not defined
Stacktrace:
 [1] getproperty(xWARNING: both Losses and NNlib export "ctc_loss"; uses of it in module Flux must be qualified
::Module, f::Symbol)
   @ Base ./Base.jl:31
 [2] top-level scope
   @ ~/github/AdaptativeBlockLearning/examples/MMD_GAN/mmd_gan_1d.jl:65

问题：Flux中定义优化器的新方式是什么，该变更出现在哪个版本？

问题原因与解决方案 #

原因 #

Flux.setup是Flux v0.13.0及以后版本引入的全新优化器配置API，你当前使用的v0.12.10属于旧版本，尚未包含这个函数，因此触发UndefVarError。

两种处理方式 #

1. 继续使用Flux v0.12.10（旧版本）

旧版本无需setup函数，直接初始化优化器实例即可，配合Flux.train!或Flux.update!完成参数更新：

# 旧版本优化器定义写法
gen_opt = Flux.Adam(hparams.lr_gen)
enc_opt = Flux.Adam(hparams.lr_enc)
dec_opt = Flux.Adam(hparams.lr_dec)

# 训练时示例（用Flux.train!）
Flux.train!(your_loss_function, gen_ps, training_data, gen_opt)

你代码中用Flux.params(model)获取参数的方式在旧版本中是完全正确的，可继续使用。

2. 升级到Flux v0.13.0+（新版本）

新版本的标准流程就是使用Flux.setup创建绑定了模型参数的优化器状态，再通过Flux.update!完成参数更新，无需手动调用Flux.params：

# 新版本优化器定义写法
gen_opt = Flux.setup(Flux.Adam(hparams.lr_gen), gen)
enc_opt = Flux.setup(Flux.Adam(hparams.lr_enc), enc)
dec_opt = Flux.setup(Flux.Adam(hparams.lr_dec), dec)

# 训练时参数更新示例
grads = Flux.gradient(() -> your_loss_function(gen, enc, dec), Flux.params(gen, enc, dec))
Flux.update!(gen_opt, gen, grads[gen])
Flux.update!(enc_opt, enc, grads[enc])
Flux.update!(dec_opt, dec, grads[dec])

新版本中Flux.params仍可使用，但推荐直接传递模型给update!，代码更简洁直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jose Manuel de Frutos