我正在尝试使用Python中的GPU计算来优化函数，因此我更喜欢将所有数据存储为dtype=float32的ndarrays。
当我使用scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b时，我注意到优化器总是将float64（在我的64位机器上）参数传递给我的目标和渐变函数，即使我传递float32 ndarray作为初始搜索点x0。当我使用cg优化器scipy.optimize.fmin_cg时，这是不同的，当我将float32数组作为x0传入时，优化器将在所有后续的目标/梯度函数调用中使用float32。
所以我的问题是：我是否可以强制执行scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b来优化float32中的scipy.optimize.fmin_cg参数？
谢谢！
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我不确定你能不能做到。 fmin_l_bfgd_b不是由纯python代码提供的，而是由扩展（FORTRAN代码的包装）提供的。在Win32 / 64平台上，可以在\scipy\optimize\_lbfgsb.pyd找到它。只有您可以以不同方式编译扩展或修改FORTRAN代码，才能实现所需。如果您检查FORTRAN代码，那么它到处都有double precision，基本上是float64。我不确定只需将它们全部更改为single precision即可完成工作。
在其他优化方法中，FORTRAN也提供了cobyla。鲍威尔的方法也是如此。