Python scipy.optimize.fmin_cg中的起始步长计算不清楚

我最近开始使用scipy.optimize，我不清楚为什么在fmin_cg中，在启动时，根据当前函数值将函数的“先前”值设置为固定值

xk = x0
old_fval = f(xk)
old_old_fval = old_fval + 5000

这就避免了代码后面处理这种情况时的行搜索功能（更正确？）。 当然应该说：

xk = x0
old_fval = f(xk)
old_old_fval = None

---

还是我错过了什么

是的，它可能应该是

None

。再看一看代码，这两个值似乎都会导致使用

1.0

作为初始步长，但在代码中使用“神奇”数字只是一种糟糕的风格，即使它碰巧起作用

想吗？

---

（不过，现在我们更喜欢对补丁进行小改动的请求，而且工作量也不多。）

感谢您的确认。导致初始步长为1.0（以及固定的最大/最小步长）的代码是我遇到的另一个小问题。在我的渐变中有非常小的振幅，这就需要大的步长，因为最大步长限制为50（另一个选项是渐变的缩放）。