tf.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface

Оборачивание, позволяющее scipy.optimize.minimize управлять tf.compat.v1.Session.

Наследуется от: ExternalOptimizerInterface

tf.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface(
    loss, var_list=None, equalities=None, inequalities=None, var_to_bounds=None,
    **optimizer_kwargs
)

Пример:

vector = tf.Variable([7., 7.], 'vector')

# Make vector norm as small as possible.
loss = tf.reduce_sum(tf.square(vector))

optimizer = ScipyOptimizerInterface(loss, options={'maxiter': 100})

with tf.compat.v1.Session() as session:
  optimizer.minimize(session)

# The value of vector should now be [0., 0.].

Пример с простыми ограничениями на границы:

vector = tf.Variable([7., 7.], 'vector')

# Make vector norm as small as possible.
loss = tf.reduce_sum(tf.square(vector))

optimizer = ScipyOptimizerInterface(
    loss, var_to_bounds={vector: ([1, 2], np.infty)})

with tf.compat.v1.Session() as session:
  optimizer.minimize(session)

# The value of vector should now be [1., 2.].

Пример с более сложными ограничениями:

vector = tf.Variable([7., 7.], 'vector')

# Make vector norm as small as possible.
loss = tf.reduce_sum(tf.square(vector))
# Ensure the vector's y component is = 1.
equalities = [vector[1] - 1.]
# Ensure the vector's x component is >= 1.
inequalities = [vector[0] - 1.]

# Our default SciPy optimization algorithm, L-BFGS-B, does not support
# general constraints. Thus we use SLSQP instead.
optimizer = ScipyOptimizerInterface(
    loss, equalities=equalities, inequalities=inequalities, method='SLSQP')

with tf.compat.v1.Session() as session:
  optimizer.minimize(session)

# The value of vector should now be [1., 1.].

Методы

minimize

Просмотреть исходный код

minimize(
    session=None, feed_dict=None, fetches=None, step_callback=None,
    loss_callback=None, **run_kwargs
)

Минимизация скалярного Tensor.

Переменные, подлежащие оптимизации, обновляются непосредственно в конце оптимизации.

Обратите внимание, что этот метод не просто возвращает результат минимизации, в отличие от Optimizer.minimize(); вместо этого он фактически выполняет минимизацию, выполняя команды для управления Session.