Python fmin_l_bfgs_b将NaN作为函数值返回，但我不返回'；我不明白

免责声明：我知道如果不展示一个简洁、简单、可复制的样本，我无法完全解决这个问题，但我希望即使没有这个，我也能得到一些提示

我的代码是这样的

from scipy import optimize
x, foo, result = optimize.fmin_l_bfgs_b(myFunc, x0, approx_grad=True,
                                      bounds=someBounds)

我从哪里得到第二个输出是

f：浮点-func的最小值

给，我明白了

>> print foo
nan

但是如果我试图用

fmin_l_bfgs_b

给我的最小值来恢复函数值，我得到

>> myFunc(x)
20520.965701409703

下面是

结果

：

{'warnflag': 2, 'task': 'ABNORMAL_TERMINATION_IN_LNSRCH', 'grad': array([  1.27146321e+12,   5.25635627e+11,   8.94617519e+11,
         2.90637658e+12,   1.16159650e+12]), 'nit': 5, 'funcalls': 490}

---

当最小化程序声称它是

NaN

时，我怎么可能得到一个数值最小值？

返回的

warnflag

值不是0。最小值告诉您优化没有收敛。您应该在假设找到最小值之前检查返回状态。

我以前也遇到过类似的问题，我发现如果

x0

是

float32

类型，则无法达到收敛。将其转换为np.float64后，它将像一个符咒一样工作。

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这可能不是你问题的解决办法，但我认为值得一试。

我不太理解你的问题。结果是，

x

处的梯度甚至不接近零，因此当前x不能是局部最小值。它还告诉您在线路搜索过程中出现了问题。如果我不得不猜测的话，我会说，你的函数产生nan。也许你除以零，或者你除以inf/inf？如果你没有给出你的问题，我想这是无法回答的。@cel如果我的函数产生了

nan

，那么当我尝试最小化

x

，也就是

myFunc（x）

，我怎么会得不到

nan

？你已经看到了

结果的'warnfag'和'task'键的描述，是吗？我怀疑“LNSRCH”代表“线路搜索”。@FooBar，我没明白。您无法知道在行搜索过程中计算了哪些函数值
func（x）
。我不明白您想用函数求值测试什么
myFunc（x）
。它只是表明，对于某些任意点，
x
f（x）
不是
nan
。表明这一点毫无意义：你必须确保所有可行的
x
，
func（x）！=nan
..@cel
x
不是任意的，
x
是最小值的返回值。这就是极小值所声称的函数输出为nan的确切向量，不是吗？