由于缺少函数输入，使用 Tensorflow optimizer.minimize() 最小化函数失败

问题描述

我正在尝试使用 Tensorflow 最小化自定义函数。该函数很复杂，我不想用 lambda 来实现它。有没有什么方法可以使用 TF optimizer.minimize() 方法或 tf.math.minimize() 最小化自定义函数，而无需将变量传递给 lambda 并在其前面编写函数？

我不能把真正的函数写成： func_to_minimize= lambda var1:(var1-5)**2.

我需要把它写成函数然后调用它。

import tensorflow_probability as tfp

opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.1)
var1 = tf.Variable(10.0)

def func_to_minimize(var1):
    return ((var1 -5)** 2)

optim = opt.minimize(func_to_minimize,[var1]).numpy()
print(var1)```

解决方法

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