我正在使用optim编写一个最小化函数。任务是在循环中解决一些类似的优化任务。 # K and k are always the same (they are read from a file)
K <- matrix(data = c(1, 2, 1, 2, 1,
2, 16, 2, 1, 2,
1, 2, 8, 2, 1,
2, 1, 2, 16, 2,
1, 2, 1, 2, 32),
nrow = 5, ncol = 5,
我想为两个事件注册一个侦听器,并确定哪个事件被触发。
// how do I determine which event fired?
this.listenTo( Backbone, 'minimize maximize', function( data ){
console.log( 'minimize or maximize called, but which one?' );
/*
if( minimize )
doStuff();
if( maximize )
doOtherStuff(
我需要冻结我的模型的一部分,只训练某些变量。现在,使用低级API,我只需将var_list传递给tf.train.Optimizer.minimize方法即可。但是,当我使用TensorFlow估计器时,我只能传递优化器本身,然后使用它来最小化估计器内循环中的损失。
我想到的唯一解决方案是定义一个自定义优化器并重写Optimizer.minimize方法。就像这样:
def minimize(self, *args, **kwargs):
print("Inside...")
if not kwargs['var_list']:
k
示例代码:
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.minimize_window()
返回以下异常:
File "myScript.py", line 4, in <module>
browser.minimize_window()
File "C:\Python27\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py", line 738, in minimize_win
我有一个半长的AppleScript,我每天早上运行它来启动我所有的应用程序等等。它所做的事情之一就是启动一些应用程序,然后立即最小化它们。当我将.applescript源代码粘贴到脚本编辑器并运行它时,一切正常:
-- snip:
tell application "Mail"
launch
minimize(window 1) of me
check for new mail
end tell
-- 'minimize' defined as:
on minimize(w)
set the miniaturized of w
一般来说,GANs是通过交替训练鉴别器和发生器来训练的,即:
for i in range(num_steps):
sess.run(minimize_loss_D)
sess.run(minimize_loss_G)
我很好奇是否可以使用tf.group来实现同样的行为,即:
op = tf.group(minimize_loss_D, minimize_loss_G)
for i in range(num_steps):
sess.run(op)
这是等同的,还是与连续运行多个单一操作相比,运行分组op有什么根本不同?
通过使用lambda的BFGS方法,我用scipy.minimize找到了给定函数的最大值。我已经知道,为了做到这一点,我需要最小化-(f)函数,但是我不能改变函数本身,只改变它在minimize中的调用方式。另外,asnwer必须是一个浮子。
A,abd,B是最大化的两个函数
提前感谢您的帮助!!
def A(x):
return -(x-1)**2
B = lambda x: -(x+2)**4
#This is where the minimize is called
def argmax(f):
from scipy.optimize import minimize
我正在尝试编写一个多元线性回归。下面是我的程序引发错误的代码行:
least = optimize.minimize(residsq(xmat, ylist, coeff), coeff, constraints = ({'type': 'eq', 'fun': sum(resid(xmat, ylist, coeff))}), method = 'BFGS') # Choose the coefficients that minimize the sum of the residuals squared subject to k
我正在尝试实现贝叶斯优化,但是在从skopt import gp_minimize导入'gp_minimize‘时,已经开始出现错误。 ` res = gp_minimize(f, # the function to minimize
[(-2.0, 2.0)], # the bounds on each dimension of x
acq_func="EI", # the acquisition function
我正在尝试在zfit中执行未入库的3D角度拟合,其中输入数据是一个样本,其中每个事件的sWeights是从单独的不变质量峰值拟合分配的。我认为我在角相空间的某些区域遇到了负权重事件的问题,因为zfit给出了错误: Traceback (most recent call last):
File "unbinned_angular_fit.py", line 282, in <module>
main()
File "unbinned_angular_fit.py", line 217, in main
result = min
或者可以将约束变量绑定到另一个变量(参见下面的示例)? ?- use_module(library(clpr)).
true.
% this works
?- {X >= 5.0, X =< 10.0}, minimize(X).
X = 5.0 .
% but I do not know why this fails
?- C = {X >= 5.0, X =< 10.0}, minimize(X).
false.
% and this also fails consequently
?- C = {X >= 5.0, X =< 10.0}, te
我正在尝试实现来自Scipy的优化算法。当我不输入雅可比梯度函数时,它工作得很好。我相信当我输入梯度时,我得到的问题是因为最小化函数本身改变了初始猜测x0的形状。您可以从以下代码的输出中看到这一点。
输入:
import numpy as np
from costFunction import *
import scipy.optimize as op
def sigmoid(z):
epsilon = np.finfo(z.dtype).eps
g = 1/(1+np.exp(-z))
g = np.clip(g,epsilon,1-epsilon)
r