从Skopt中的检查点恢复gp_minimize进程 Skopt是一个用于贝叶斯优化的Python库,它提供了一种优化算法,可以在给定的参数空间中找到全局最优解。gp_minimize是Skopt库中的一个函数,用于使用高斯过程进行贝叶斯优化。 当使用Skopt进行贝叶斯优化时,有时候需要在优化过程中保存检查点,以便在中断或意外情况下能够恢复优化过程。
首先,您需要确认gp_minimize是否是一个正确的函数名或变量名,没有拼写错误。Python是大小写敏感的,所以gp_minimize、GP_minimize和gp_Minimize会被视为不同的标识符。 查找代码中是否有定义gp_minimize函数或变量: 如果gp_minimize是您自己定义的函数或变量,请确保在引用它之前已经正确定义。例如: python def gp_...
python-3.x skopt的gp_minimize()引发ValueError：提供的transformers应该是Transformer示例我发现你可以简单...
I've been followingthe scikit-optimize tutorialwith the 1-D toy example, and I think I've found a discrepancy between the behavior ofgp_minimizewhen usingn_random_starts(which is now deprecated), andn_initial_points. I am using scikit-optimize 0.8.1 on Python 3.6.12. When I usen_random...
问skopt的gp_minimize()函数引发ValueError:数组不能包含infs或NaNsEN开始之前，请问你是不是考虑执行贝叶斯超参数优化，但又不确定如何操作？听说过各种超参数优化库，如前两次介绍的模型调参神器：Hyperopt ｜ 使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化，但又想知道 Scikit Optimize 是否适合？这时，你应当认真阅读完...