TypeError: minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'

在 TensorFlow 2.0 中，`minimize` 方法的 API 发生了变化。`var_list` 不再是必需的位置参数，而是可以通过关键字参数 `var_list` 传递。因此，您需要使用以下方式来调用 `minimize` 方法：

import tensorflow as tf

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
loss_fn = ... # 定义您的损失函数
variables = ... # 定义需要更新的变量

# 下面是使用 minimize 方法的新 API
optimizer.minimize(loss_fn, var_list=variables)

请注意，如果您使用的是 TensorFlow 1.x 的旧版本，则可以继续使用原来的 API。

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TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'

如果您使用 TensorFlow 1.x 版本构建模型并训练模型时出现 `TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'` 错误，通常是因为在调用 `minimize` 函数时未指定 `var_list` 参数。在 TensorFlow 1.x 版本中，`minimize` 函数需要传入一个变量列表，以指定需要更新的变量。例如：

import tensorflow as tf

# 定义模型和损失函数
model = tf.keras.models.Sequential([...])
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 创建优化器和变量列表
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
var_list = model.trainable_variables

# 计算梯度并更新变量
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss_fn(model.output, y))
optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, var_list=var_list)

在上面的示例中，`var_list` 参数指定了需要更新的变量列表，即模型中的所有可训练变量。如果您没有指定 `var_list` 参数，会出现 `TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'` 错误。

如果您使用 TensorFlow 2.x 版本，则不需要指定 `var_list` 参数，因为在 TensorFlow 2.x 版本中，优化器会自动管理变量。例如：

import tensorflow as tf

# 定义模型和损失函数
model = tf.keras.models.Sequential([...])
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 创建优化器并计算梯度
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
with tf.GradientTape() as tape:
    y_pred = model(x)
    loss = loss_fn(y, y_pred)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)

# 更新变量
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

在上面的示例中，优化器会自动管理变量，因此不需要指定 `var_list` 参数。

TypeError: minimize() missing 1 required positional argument: 'x0'

这个错误提示是因为`minimize()`函数需要传入初始点`x0`参数，但是你没有提供。你需要在调用`minimize()`函数时传入`x0`参数，例如：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

x0 = np.array([0, 0])  # 初始点
sol = minimize(objective, x0, method='SLSQP')
print(sol)

在上面的代码中，`x0`是一个包含两个元素的数组，表示初始点的坐标。你可以根据具体问题设置初始点的值。注意，`minimize()`函数的第一个参数是目标函数，第二个参数是初始点，第三个参数是优化算法的名称。