Question

我收到错误＆＃39;太多值要解压缩＆＃39;使用fmin_l_bfgs_b进行优化时。从stackoverflow我发现我定义边界的方式出了问题。但是，我似乎无法找到正确的方法。

我尝试在下面创建一个最小的工作示例来说明问题。输入是一个28x28x1的灰度图像，其范围从0到1.我看到它因此需要一个784对的列表，每个都有值（0,1）。我尝试使用以下代码实现它：

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，您只在代码中定义两个。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尺寸是否过多，很难说清楚。如果是这样，您可以考虑对输入图像进行下采样。</ p>

使用fmin_l_bfgs_b时由边界引起的错误

1 个答案: