使用的是from cmaes import CMA该如何修改

如果你想使用 `from cmaes import CMA` 模块进行CMA-ES优化，可以参考下面的示例代码：

import numpy as np
from cmaes import CMA

def linear_function(x):
    """
    y = 2x + 3
    """
    return 2 * x + 3

def loss_function(theta):
    """
    损失函数
    """
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y_pred = theta[0] * x + theta[1]
    y_true = linear_function(x)
    loss = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
    return loss

# 设置初始参数和CMA-ES参数
init_theta = np.array([1, 1])
cma_options = {
    'popsize': 10,  # 种群大小
    'maxiter': 100,  # 最大迭代次数
    'bounds': [0, 10],  # 参数范围
    'verbose': -1  # 关闭输出信息
}

# 使用CMA-ES优化参数
cma = CMA(mean=init_theta, sigma=0.5, bounds=cma_options['bounds'])
while not cma.should_stop():
    solutions = cma.ask()
    fitness_list = []
    for s in solutions:
        fitness_list.append(loss_function(s))
    cma.tell(solutions, fitness_list)
    cma.logger.add()
    cma.disp()

# 输出最优解
print("best solution: ", cma.result.xbest)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个线性函数 `linear_function`，然后定义了一个损失函数 `loss_function`，该函数接受一个参数 `theta`，用于计算模型的预测值和真实值之间的损失。然后我们设置了初始参数和CMA-ES的参数，使用CMA-ES算法优化模型的参数，并输出最优解。与使用 `cma` 模块的示例代码类似，只是在初始化时使用了不同的模块。