scipy.optimize.minimize не останавливается на максимуме или обратном вызове
Я реализовал scipy.optimize.minimize, чтобы минимизировать среднее значение дельта-значений фрейма данных pandas для одномерного массива со 128 значениями.
Кажется, что он запускается и делает что-то, но он не останавливается на максимуме или на функции обратного вызова, взятой из другого вопроса stackru.
Мой код:
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize, rosen
import time
import warnings
class TookTooLong(Warning):
pass
class MinimizeStopper(object):
def __init__(self, max_sec=60*60*5):
self.max_sec = max_sec
self.start = time.time()
def __call__(self, xk=None):
elapsed = time.time() - self.start
if elapsed > self.max_sec:
warnings.warn("Terminating optimization: time limit reached",
TookTooLong)
else:
# you might want to report other stuff here
print("Elapsed: %.3f sec" % elapsed)
import scipy.optimize
res = scipy.optimize.minimize(minFunct,oned,options=
{"disp":True,"maxiter":100},tol=0.01,
method ="BFGS",callback=MinimizeStopper(1E-3))
Через некоторое время отображаемое сообщение говорит мне, что достигнут максимальный уровень и достигнуто меньшее значение функции, чем при запуске, но он просто не останавливается. Так как он работает в jupyter, у меня нет возможности достичь res без окончания ячейки.
1 ответ
Согласно документам обратный вызов должен быть вызываемым возвращением True
для расторжения и следующего формата callback(xk)
, В то время как в вашем коде вы определяете его как инициализацию вашего класса. Вместо этого вы должны определить экземпляр вашего класса, а затем назначить его __call__()
функция к callback
как следующее:
import time
import warnings
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize, rosen
class TookTooLong(Warning):
pass
class MinimizeStopper(object):
def __init__(self, max_sec=10):
self.max_sec = max_sec
self.start = time.time()
def __call__(self, xk):
# callback to terminate if max_sec exceeded
elapsed = time.time() - self.start
if elapsed > self.max_sec:
warnings.warn("Terminating optimization: time limit reached",
TookTooLong)
else:
# you might want to report other stuff here
print("Elapsed: %.3f sec" % elapsed)
# init stopper
minimize_stopper = MinimizeStopper()
# minimze
res = minimize(rosen,
x0 = np.random.randint(5, size=128),
method ="BFGS",
tol = 0.01,
options = {"maxiter":10, "disp":True},
callback = minimize_stopper.__call__)
В качестве альтернативы вы можете определить класс для вашего минимизатора и построить в нем функцию обратного вызова, чтобы завершить минимизацию через определенное время. Это можно сделать так:
import time
import warnings
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize, rosen
class TookTooLong(Warning):
pass
class Minimizer:
def __init__(self, timeout, maxiter):
self.timeout = timeout
self.maxiter = maxiter
def minimize(self):
self.start_time = time.time()
# minimize
res = minimize(rosen,
x0 = np.random.randint(5, size=128),
method ="BFGS",
tol = 0.01,
options = {"maxiter":self.maxiter, "disp":True},
callback = self.callback)
return res
def callback(self, x):
# callback to terminate if max_sec exceeded
elapsed = time.time() - self.start_time
if elapsed > self.timeout:
warnings.warn("Terminating optimization: time limit reached",
TookTooLong)
return True
else:
print("Elapsed: %.3f sec" % elapsed)
# init minimizer and minimize
minimizer = Minimizer(0.1, 100)
result = minimizer.minimize()
Протестируйте этот код с помощью: timeout=0.1 & maxiter=100
затем timeout=10 & maxiter=10
соблюдать оба типа прекращения.