在 Python 中使用 Autograd 包进行渐变答案

【问题标题】：Gradient using Autograd package in Python在 Python 中使用 Autograd 包进行渐变
【发布时间】：2018-09-13 21:21:16
【问题描述】：

我正在尝试使用 Autograd 包复制 this standard example。

虽然我可以从这个存储库复制其他示例，但这个特定示例会引发如下错误：

    /home/avuis/anaconda/lib/python3.6/sitepackages/autograd/numpy/numpy_vjps.py:444: FutureWarning: 
Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. 
In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
      return lambda g: g[idxs]

这个相关版本不兼容吗？如果是这样，有什么快速的方法可以解决这个问题？

提前致谢，

【问题讨论】：

这不是您收到的错误，而是警告。此外，此警告不应该影响您此时的结果，但在以后的版本中，我猜它会在您尝试运行的示例中更新。
@ĐorđeRelić：是的，这是我的第一印象。但是，不幸的是，代码没有继续迭代 2，也没有显示任何错误。如果有人能确认他们也有类似的问题，至少会很感激。
我刚刚克隆了 repo 并运行了示例 gmm.py。它为我运行，没有任何错误或警告。但是，它也没有产生任何输出。进一步搜索你得到的错误让我遇到了两个问题（numpy 和 scipy repos 各一个）。所以你可能想要做的是更新你的scipy 包（我使用的是 1.0.0 版）然后再试一次。对于 numpy，autograd 使用他们的 numpy 版本（import autograd.numpy as np）所以我猜这个问题不存在。
@ĐorđeRelić：感谢您确认此问题。我认为它应该在他们的下一次更新中修复。再次感谢。
我将写一个答案来尝试更新您的scipy 包，看看它是否能解决这个问题。而且，通过稍微调整代码，我收到了来自minimize 函数的警告，指出“警告：由于精度损失，不一定会实现所需的错误。”所以因此我没有应该是“gmm.png”的输出。

标签： python autograd

【解决方案1】：

尝试将您的 scipy 包更新到较新的版本。我使用的版本是 1.0.0 并且示例有效。

但是，即使进行了更改，此示例也不起作用。它运行没有错误，但不会产生任何结果。我的猜测是 Hessian 和 Jacobian 近似是错误的，并且最小化算法不会收敛。如果尝试使用另一种最小化算法，它确实会收敛（缓慢但稳定）。应该代表输出的 repo 中的当前图像已过时，因为在最新版本的代码中，风车中的类数是 3 而不是 5。

【讨论】：