AI检测代码解析 # 训练模型likelihood=gpytorch.likelihoods.GaussianLikelihood()model=CustomGPModel(train_x,train_y,likelihood)# 设置模型为训练模式model.train()likelihood.train()# 优化optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.1)mll=gpytorch.mlls.ExactMarginalLogLikelihood(likelihood,model)foriin...
importtorchimportgpytorchfrommatplotlibimportpyplotasplt# 设置随机种子torch.manual_seed(0)# 生成示例数据N=100# 数据点数量X=torch.rand(N,1)# 输入数据Y1=torch.sin(2*torch.pi*X)+0.1*torch.randn(N,1)# 第一输出Y2=torch.cos(2*torch.pi*X)+0.1*torch.randn(N,1)# 第二输出Y=torch.cat((Y...
4)还是由于GPflow是基于TensorFlow架构,GPyTorch是基于PyTorch架构,因为他们的GP模型实现相较于他们的共同parent,GPy来说代码更为简单,原因是再也不同担心kernel的函数求导问题啦,即两者都是充分利用了TensorFlow或者是PyTorch的automatic gradients计算,非常方便简洁哦,当然也是他们的速度快的原因。由于再也不用考虑kernel具...
kernel_fn = gpytorch.kernels.ScaleKernel(gpytorch.kernels.RBFKernel()) 4. 使用GPRegressor类。 在GPyTorch中,GPRegressor类是一个用于高斯过程回归的类。当你创建GPRegressor的实例并使用它进行预测时,forward()函数会被自动调用。你只需通过GPRegressor实例调用predict()方法,forward()函数会在内部被调用以执行...
然而,由于新项目的需求,我转到了GPyTorch,这是一个基于PyTorch的高斯过程库。总体来说,GPyTorch的代码比GPflow复杂得多。它对大型矩阵的运算采用了许多基于随机过程的方法,并且大量使用了Python的高级功能。这使得上手难度较大,但我认为这也有助于更深入地理解高斯过程。目前,我还在学习阶段,等我更深入地掌握GPyTorch...
import gpytorch from matplotlib import pyplot as plt # Training data is 100 points in [0,1] inclusive regularly spaced train_x = torch.linspace(0, 1, 100) # True function is sin(2*pi*x) with Gaussian noise train_y = torch.sin(train_x * (2 * math.pi)) + torch.randn(train_x....
GPyTorch provides (1) significant GPU acceleration (through MVM based inference); (2) state-of-the-art implementations of the latest algorithmic advances for scalability and flexibility (SKI/KISS-GP,stochastic Lanczos expansions,LOVE,SKIP,stochastic variationaldeep kernel learning, ...); (3) easy ...
//gpytorch.ai", author_email="gpleiss@gmail.com", project_urls={ "Documentation": "https://gpytorch.readthedocs.io", "Source": "https://github.com/cornellius-gp/gpytorch/", }, license="MIT", classifiers=["Development Status :: 5 - Production/Stable", "Programming Language :: Python...
【PyTorch贝叶斯过程库】’GPyTorch - An implementation of Gaussian Processes in Pytorch' by Jake Gardner GitHub: http://t.cn/RKNtCvF
我从使用 KeOPS 的 GPyTorch 教程开始,该教程取自 GitHub here。运行笔记本时,我确实收到以下错误消息: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 528.38 GiB.。我不认为笔记本电脑期望用户有 500+GB 的 GPU 内存来运行。 我做错了什么?或者这个例子已经过时了?目前使用 GPyTorch 1.13。python...