在使用MMCV的框架时出现题目所示问题，是由于AFFormer中 它的 EncoderLayer 中的 EncoderBlock 共享了同一个 cpe 和 crpe。导致出现问题

在MMCV解析优化器参数时，没有走 torch的 model.parameters()，如果走了torch的解析方法，它是对参数是有去重的。所以递归添加参数的时候，共享的layer的参数被添加了多次。

optim_wrapper = dict(
    # _delete_=True,
    type='OptimWrapper',
    optimizer=dict(
        type='AdamW',   #Optimizer
        lr=0.00006,   
        betas=(0.9, 0.999), 
        weight_decay=0.01),
    paramwise_cfg=dict(
        
        custom_keys={
            'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.),
            'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.),
            'norm': dict(decay_mult=0.)
            # 'dpconv': dict(decay_mult=0.)
        }))

为了解决这个问题，MMCV也提出了解决办法，在配置中添加 bypass_duplicate=True去重