python - 使用fmin_l_bfgs_b时由边界引起的错误

Question

使用 fmin_l_bfgs_b 进行优化时，出现错误“太多值无法解压”。从 stackoverflow 我发现我定义边界的方式有问题。但是，我似乎找不到正确的方法。

我尝试在下面创建一个最小的工作示例来说明该问题。输入是一个 28x28x1 灰度图像，范围从 0 到 1。因此，据我所知，我需要一个包含 784 对的列表，每个对的值均为 (0,1)。我尝试使用以下代码来实现:

img = random.uniform(size=(28, 28))
constraintPairs = [(0, 1)]*(28*28)

def func(img):
    return img.mean()

imgOpt, cost = fmin_l_bfgs_b(func, img, approx_grad=1,bounds=constraintPairs)

我做错了什么？谢谢!

Answer 1

问题只是 fmin_l_bfgs_b ( Documentation ) 的返回值。它返回 3 个对象，而您只在代码中定义了两个对象。这应该有效:

img = random.uniform(size=(28, 28))
constraintPairs = [(0, 1)]*(28*28)

def func(img):
    return img.mean()

img = reshape(img, (1, 28*28))
imgOpt, cost, info = fmin_l_bfgs_b(func, img, approx_grad=1,bounds=constraintPairs)

imgOpt = reshape(imgOpt, (28,28))

768维是否太多，很难说。如果是这样，您可以考虑对输入图像进行下采样。<​​/p>