我正在使用Scipy优化模块,特别是 fmin_tnc 和 fmin_l_bfgs_b 。但是,当使用任何一个时,我收到消息“IndexError:标量变量的无效索引”。
此错误的原因是什么?
此错误消息的含义是什么?
我的练习代码:
def f01(para):
para1, para2 = para
return 1+ (para1 -1)**2 + (para2 -2)**2
para0 = np.array([10, 10])
mybounds = [(-40,30),(-20,15)]
opt.fmin_l_bfgs_b(f01, para0, bounds = mybounds )
返回:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python27\mystuff\practice_optimize01.py", line 78, in <module>
opt.fmin_l_bfgs_b(f01, para0, bounds = mybounds )
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py", line 174, in fm
in_l_bfgs_b
**opts)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py", line 294, in _m
inimize_lbfgsb
f, g = func_and_grad(x)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py", line 249, in fu
nc_and_grad
f = fun(x, *args)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py", line 55, in _
_call__
self.jac = fg[1]
IndexError: invalid index to scalar variable.
Python 2.7.3,32位。 Numpy 1.6.2。 Scipy 0.11.0b1。 Windows XP和Vista。
答案 0 :(得分:9)
fmin_l_bfgs_b期望您的函数返回函数值和渐变。您只返回函数值。
如果只返回函数值而不提供渐变,则需要设置approx_grad = True,以便fmin_l_bfgs_b使用数值近似值。
请参阅docstring中的选项说明。
从我对文档的阅读中,fmin_tnc具有相同的模式,并且在您的情况下也存在同样的问题。