scipy.optimize.minimize正在消耗高射线运行时

Question

scipy.optimize.minimize正在消耗大量的RAM，并且会话正在崩溃。我正在Google Colab中执行代码，其中提供了12.69 GB的RAM。我正在使用MNIST DATATSET，这也不是很大。我的约束和目标函数以 -

#Declaring the minimization equation here

def objective(x):
    alpha = x[0]
    v=x[1:len(x)]
    vnorm=torch.linalg.vector_norm(v) * torch.linalg.vector_norm(v)
    return alpha+(vnorm/2)

#Declaring the constraint here

def constraint(x):
    alpha=x[0]
    v=x[1:len(x)]
    return -(A @ v)+alpha


cons={'type':'ineq','fun':constraint}
result=minimize(objective,val,constraints=cons,options={"disp":True})

此处的大小为88字节，并且是2 x 318737张量。最小化方程中的阀为318738 x 1张量的

val已通过val.cpu（）。但是，一旦调用了最小化方法，执行即将失败，因为RAM已被加载，并且超过了Google Colab提供的12.69 GB RAM。如何减少这一点？有什么解决方法吗？还是我可以使用的其他优化器？