fitness_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'
时间: 2023-08-10 16:43:08 浏览: 153
这个错误通常发生在你在调用一个函数时传递了一个未定义的参数。在这个错误中,`fitness_function()`函数不支持`bounds`参数,但是你在调用这个函数时却传递了这个参数。
要解决这个问题,你可以检查一下你的代码,确保在调用`fitness_function()`函数时不传递`bounds`参数。如果你确实需要使用`bounds`参数,你可以修改`fitness_function()`函数的定义,使其支持这个参数。
例如,你可以这样修改`fitness_function()`函数的定义:
```python
def fitness_function(x, **kwargs):
bounds = kwargs.get('bounds', None)
if bounds is not None:
# 在这里使用 bounds 参数
...
```
这个修改将使`fitness_function()`函数支持`bounds`参数,但是如果你在调用这个函数时不传递`bounds`参数,`bounds`将被设置为`None`。这样你就可以在不传递`bounds`参数的情况下调用`fitness_function()`函数,同时也可以在需要时传递`bounds`参数。
相关问题
load_model got an unexpected keyword argument 'name
load_model函数是keras中的一个方法,用于加载之前训练好的模型,以便进行预测或继续训练等操作。在使用load_model时,若出现"got an unexpected keyword argument 'name'"的错误提示,通常是因为该函数的调用参数中包括了不被支持的name参数。
解决该问题的方法,一般需要检查代码中load_model的参数传递方式是否正确,是否传递了不必要的关键字参数。如果不确定如何使用该函数,可以查看keras官方文档,文档中详细介绍了该函数的使用方法和支持的参数,可以根据需要进行调整使用。除此之外,还可以通过升级Keras版本、重新安装keras等方式解决该问题。在遇到该问题时,建议充分检查代码和环境等因素,以确保代码正确性和稳定性。
__init__() got an unexpected keyword argument 'bounds'
如果你使用的是`cma.CMAEvolutionStrategy`来定义优化器,并且出现了类似于`__init__() got an unexpected keyword argument 'bounds'`的错误提示,可能是因为`cma.CMAEvolutionStrategy`函数不支持`bounds`参数。
在CMA-ES算法中,通常使用“边界转换法”(bound handling)来处理变量的取值范围,而不是直接将边界信息作为优化器的参数传递。因此,在使用CMA-ES算法时,你可以通过定义适当的变量转换函数来处理变量的取值范围。
例如,下面是一个使用边界转换法来处理变量范围的示例代码:
```
import numpy as np
import cma
# 定义边界转换函数
def transform(x):
return np.clip(x, -1, 1)
# 定义种群大小为16的CMA-ES优化器
popsize = 16
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(mean=np.zeros(10), sigma=1, transform_func=transform, seed=0, options={'popsize': popsize})
# 运行优化器
for i in range(100):
solutions = optimizer.ask()
fitness_values = [fitness(x) for x in solutions]
optimizer.tell(solutions, fitness_values)
optimizer.disp()
```
在这个例子中,`transform`函数将变量的取值范围限制在[-1, 1]之间,`transform_func`参数指定了使用的变量转换函数。通过定义适当的变量转换函数,你可以处理变量的取值范围,而不需要将边界信息作为优化器的参数传递。
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