PyTorch最小化 的包装，使其成为PyTorch优化器，在PyTorch中实现共轭梯度，BFGS，l-BFGS，SLSQP，牛顿共轭梯度，信任区域方法等。 警告：尽管（仅此而已）足够小以至于易于阅读，但它只是一个概念证明，并不一定是可靠的。 快速开始 安装 依存关系： pytorch scipy 以下安装过程将不会检查它们是否已安装。 这个软件包可以直接从Github用pip安装： python -m pip install git+https://github.com/gngdb/pytorch-minimize.git 或通过克隆存储库然后安装： git clone https://github.com/gngdb/pytorch-minimize.git cd pytorch-minimize python -m pip install . 使用优化器 优化器类是

一、背景： 现在项目上有一个用python 实现非线性规划的需求。非线性规划可以简单分两种，目标函数为凸函数 or 非凸函数。 凸函数的 非线性规划，比如fun=x^2+y^2+x*y，有很多常用的python库来完成，网上也有很多资料，比如CVXPY 非凸函数的 非线性规划（求极值），从处理方法来说，可以尝试以下几种： 1.纯数学方法，求导求极值； 2.使用神经网络，深度学习来处理，可参考反向传播算法中链式求导的过程； 3.寻找一些python库来做，本文介绍scipy.optimize.minimize的使用方法 二、库方法介绍 官方文档：https://docs.scipy.org/do

今天小编就为大家分享一篇python 非线性规划方式(scipy.optimize.minimize)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

今天小编就为大家分享一篇浅谈SciPy中的optimize.minimize实现受限优化问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Least-Squares-SIR-Example:使用最小二乘和scipy.optimize.minimize将基本SIR模型拟合到数据