重现步骤
import nevergrad as ngimport numpy as nploc = ng.p.Scalar(lower=-5,upper=5)scale = ng.p.Scalar(lower=0, upper=5)s = ng.p.Scalar(lower=0, upper=10)k = ng.p.Choice(list(range(2,6)))w = ng.p.Array(shape=(self.times.shape[0],)).set_bounds(-10,10)instru = ng.p.Instrumentation(loc=loc, scale = scale, s=s, k=k, w = w)optimizer = ng.optimizers.DE(parametrization=instru, budget=budget)optimizer.suggest((),{'k':3,'loc':-2,'s':2,'scale':2,'w':np.ones(self.times.shape[0])})观察结果
ValueError: 元组值必须是大小为0的元组，得到的是：((), {'k': 3, 'loc': -2, 's': 2, 'scale': 2, 'w': array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])}).当前值：()预期结果
在优化器运行中设置初始值
有没有人成功使用过Nevergrad中的suggest方法？
如果有的话，你介意复制/粘贴工作代码吗？我尝试了文档中示例的不同形式，但似乎无法使其工作。
回答：
这个问题在一个相关的Github讨论串中得到了解答：
基本上，
suggest的调用方式应该与要优化的函数相同，在你的情况下，由于你使用的是Instrumentation，我猜应该是这样的：optimizer.suggest(k=3, loc=-2, s=2, scale=2, w=mp.ones(self.times.shape[0]))另一个选项，适用于除Choice参数之外的所有情况，可以使用Array和Scalar的init选项（例如：
loc = ng.p.Scalar(init=-2, lower=-5, upper=5))
