python-3.x - 2 つの有界行列を入力として関数を最適化する

Question

2 つの入力 "m, d" を入力として取る損失関数を最適化しようとしています。これらは両方とも (32, 32, 1) 行列です。値を 0 から 1 の間でバインド/制約する方法を理解できません。「m、d」は、トレーニング済みの ML モデルに入力される入力に適用するフィルターです。

私はこれらのドキュメントを見てきました

https://scipy-lectures.org/advanced/mathematical_optimization/index.html#id54 (Box-Bounds を参照。章の内容のハイパーリンク) https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize. html

制約付きのscipy最小化

def lossfunction(MD):
    m = MD[:, :, 0]
    d = MD[:, :, 1]
    x = data[np.argwhere(label != 6)]
    xt = np.multiply((1 - m), x) + np.multiply(m, d)  # Todo: Apply Filter
    num_examples = xt.shape[0]
    sess = tf.get_default_session()
    totalloss = 0
    for offset in range(0, num_examples, BATCH_SIZE):
        batchx, batchy = xt[offset:offset + BATCH_SIZE], (np.ones(BATCH_SIZE) * targetlabel)
        loss = sess.run(loss_operation, feed_dict={x: batchx, y: batchy, prob: 0.8})
        totalloss = totalloss + loss
    finalloss = totalloss + lam * np.linalg.norm(m, 1)
    return finalloss


optimize.minimize(lossfunction, np.zeros((32, 32, 2)), bounds=((0, 1), (0, 1)))

次のエラー メッセージが表示されます: ValueError: length of x0 != length of bounds

境界と入力は同じ次元でなければならないことを理解しています。境界を入力する便利な方法はありますか?