我已经训练了一个代表机器人动态模型的lstm。现在我有一个问题，所以我知道所需的位置（xd，yd，zd）。 lstm的输入是n个步长的一系列3（tau1，tau2，tau3）_i（对于i 0：n）扭矩值，而NN的输出是给定扭矩的相应位置。 因此，对于每个扭矩，对应一个新位置，最后输出必须与目标尽可能相等。
我在matlab中对其他类型的NN使用了类似的策略，并使用了fmincon。
我的问题是找到一个python函数，该函数能够最小化目标的最后一个输出之间的距离，并给出不同的输入（以张量形式）。（显然，问题是找到一个返回argmin输入的优化函数，例如fmincon，能够优化所需的功能）