运行scipy.minimize函数"I get TypeError:'numpy.float64‘object is not callable“。特别是在执行以下操作的过程中:
.../scipy/optimize/optimize.py", line 292, in function_wrapper
return function(*(wrapper_args + args))
我已经看过前面的类似主题了,通常这个问题是由于.minimize的第一个输入参数不是一个函数而导致的。我很难弄清楚,因为"a“是函数。你认为如何?
### "
通过使用lambda的BFGS方法,我用scipy.minimize找到了给定函数的最大值。我已经知道,为了做到这一点,我需要最小化-(f)函数,但是我不能改变函数本身,只改变它在minimize中的调用方式。另外,asnwer必须是一个浮子。
A,abd,B是最大化的两个函数
提前感谢您的帮助!!
def A(x):
return -(x-1)**2
B = lambda x: -(x+2)**4
#This is where the minimize is called
def argmax(f):
from scipy.optimize import minimize
我试图找到最小路径,以避免障碍之间的起点和终点使用平方距离法。
为此,我定义了起点和终点之间的n个点,并计算了优化路径与直线路径之间的平方距离。优化后的路径必须与障碍物的距离最小。得到的优化路径是最优路径与直线路径之间的最小平方距离。
我按照以下方式实现了代码,但在优化过程中,我收到了以下错误:
无法广播输入阵列从形状(27)到形状(27)
看起来Scipy.minimize将数组的形状从三维数组更改为一维数组。请你提出解决这个问题的建议好吗?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from mpl_
我是tensorflow的新手,并试图了解如何在机器学习上下文之外使用。我想用tensorflow的ADAM实现来优化python函数。 让我们假设我有以下函数: def fun_test(x):
"""
:param x: List of parameters, e.g. [1,2,3]
:return: real value
"""
res=do_something(x)
return res 在使用scipy时,我会调用'scipy.minimize(fun_test,x0,
我有一个目标函数(在python中):
actions= [...] # some array
Na= len(actions)
# maximize p0 * qr(s,a0,b0) + ... + pn * qr(s,an,bn)
def objective(x):
p = x[:Na] # p is a probability distribution
b = x[Na:2 * Na] # b is an array of positive unbounded scalars
q = np.array([qr(s, actions[
我需要检测一个特定的窗口是否最小化。为此,我发现了两种功能:
1.
function PAIsWindowMinimized(h: HWND): Boolean;
// Detects whether a window is minimized or not
var
wp: Winapi.Windows.WINDOWPLACEMENT;
begin
wp.length := SizeOf(Winapi.Windows.WINDOWPLACEMENT);
Winapi.Windows.GetWindowPlacement(h, @wp);
Result := wp.showCmd
我使用的是spicy.optimize.basinhopping,它带有用户定义的目标函数c_func,从C++移植(使用ctypes),以及初始点x。
scipy.optimize.basinhopping(x, c_func)
如果我正确理解basinhopping,那么basinhopping将在其全局和局部优化部分中作为黑匣子函数调用c_func。在我的情况下,函数需要知道调用是来自本地还是全局优化过程。我怎样才能做到这一点?我们可以想象,c_func的定义如下:
myClass:: c_func(double){
if ( invoked by the local o
我一直在尝试优化三个系数。但我不能解决我所面临的错误。以下是代码。'y‘是预测函数,其中time获取时间序列数据列表和系数列表,然后在计算后返回预测列表。X是历史数据。而coeffList是具有3个系数作为值的列表。
‘'mape’函数计算实际数据和预测数据之间的差异。在优化中,我试图最小化'mape‘函数的输出。作为约束,所有三个系数都大于0且小于1。
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
#coeffList[0] = alp
我试图在多个位置的SENet网络中间包括VGG16模块,然后使用Imagenette数据集对模型进行训练。然而,我得到了0的准确性。我只是一个初学者,可以帮助我解决这个问题。
我定义了senet块,然后嵌入到多个位置,创建了数据集,并且只使用其中的一部分来减少训练时间,最后将模型与训练和测试数据相匹配。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 as Model
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_i
我正在实现一个web应用程序,它调用lambda函数从数据库中获取数据。
我选择了Serverless Aurora并编写了一个代码,但是在查询方法中得到了异常"Error: Received packet in the wrong sequence."。
我在谷歌上搜索过这个问题,但几乎都太老了。
一篇文章说这是browisify的问题,但我不使用它。
我使用的是无服务器框架和类型记录。
const mysql = require('serverless-mysql')({
config: {
host: process.env.DB_HOST,
我有一个程序,其中我想最小化两个变量的绝对差(一个绝对错误函数)。可以这样说:
e_abs(x, y) = |Ax - By|; where e_abs(x, y) is my objective function that I want to minimize.
该函数受以下约束:
x and y are integers;
x >= 0; y >= 0
x + y = C, where C is an arbitrary constant (also C >= 0)
我正在使用mip库(),其中我定义了我的目标函数和约束。
问题是mip没有"abs“方法。因此,我