使用空 X 和 Y 初始化 GPFlow 模型

Question

我正在使用 GPFlow 进行多维回归，并希望从空的 X 和 Y 集开始比较各种内核。但似乎图书馆需要包含值对的集合。我考虑过使用远离我的输入 space 的点进行初始化，但是在优化我的超参数时会包括该点。有没有我遗漏的解决方案或解决方法？

感谢您的帮助！

这是初始化我的模型的一些标准代码：

import gpflow
k = gpflow.kernels.RBF(input_dim=1, lengthscales=1, variance=1)
x_sample = np.array([])
y_sample = np.array([])
model = gpflow.models.GPR(x_sample, y_sample, kern=k)

这会导致以下错误：

IndexError: tuple index out of range

下面的代码片段导致：

model = gpflow.models.GPR(kern=k)
TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'X' and 'Y'

如果有人知道我可以用空集初始化我的模型，那就太好了

Answer 1

库可以处理空的 X 和 Y 集 - 但您必须遵守所需的形状。 X 和 Y 都需要有 ndim=2。当写 x_sample = np.array([]) 时，然后 x_sample.shape == (0,) 和 x_sample.ndim == 1。相反，设置 x_sample = np.empty((0, 2))（同样 y_sample = np.empty((0, 2))，然后 ndim=2 并且它们的形状根据需要设置为 (0, 2)。

（显然，没有数据，优化超参数没有意义，而且您可以对模型做任何事情，真的；如果您只想比较内核，则不需要构建一个模型来计算内核矩阵...但这更具体地取决于您想要实现的目标！）

使用空 X 和 Y 初始化 GPFlow 模型

Initialize GPFlow model with empty X and Y

gpflow