使用均值函数恢复 GPflow 模型不起作用

Question

我一直在遵循 saving/restoring GPflow 模型的方法，并取得了成功。但现在我运行遇到了麻烦。

当我尝试使用线性均值函数恢复模型时，恢复崩溃并出现错误。

我认为问题出在 tensorflow 线性均值函数对象的命名约定中。上面的“-44dbadbb-0”是随机的，每次重建模型时都会改变，所以如果我在用

保存模型时检查张量名称

from tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint import print_tensors_in_checkpoint_file
print_tensors_in_checkpoint_file(file_name='./model.ckpt', tensor_name='', all_tensors=False)

我得到 return:

Linear-eeb5f9f3-0/A/unconstrained (DT_DOUBLE) [1,1] Linear-eeb5f9f3-0/b/unconstrained (DT_DOUBLE) [1] model/X/dataholder (DT_DOUBLE) [15,1] model/Y/dataholder (DT_DOUBLE) [15,1] model/kern/kernels/0/lengthscales/unconstrained (DT_DOUBLE) [] model/kern/kernels/0/variance/unconstrained (DT_DOUBLE) [] model/kern/kernels/1/lengthscales/unconstrained (DT_DOUBLE) [] model/kern/kernels/1/variance/unconstrained (DT_DOUBLE) [] model/likelihood/variance/unconstrained (DT_DOUBLE) []

线性函数明显与尝试恢复的模型具有不同的名称。

我试图通过在恢复之前重命名变量来解决这个问题，但这不适用于 tensorflow。我也尝试了不同的 saving/restoring 方法，但后来我无法从模型中采样。

保存模型


    import gpflow
    import numpy as np
    import random
    import tensorflow as tf

    # define data
    rng = np.random.RandomState(4)
    X = rng.uniform(0, 5.0, 15)[:, np.newaxis]
    Y = np.sin((X[:, 0] - 2.5) ** 2).reshape(len(X),1)

    # define the mean function
    mf = gpflow.mean_functions.Linear(np.ones((1,1)),np.zeros((1,)))

    # create the GP model
    with gpflow.defer_build():
        k = gpflow.kernels.Matern32(1)+gpflow.kernels.RBF(1)
        m = gpflow.models.GPR(X, Y, kern=k,name='model',mean_function=mf)
        m.likelihood.variance = 1e-03
        m.likelihood.trainable = False

    tf.global_variables_initializer()

    tf_session = m.enquire_session()
    m.compile( tf_session )

    gpflow.train.ScipyOptimizer().minimize(m)

    saver = tf.train.Saver()
    save_path = saver.save(tf_session, "./model.ckpt")
    print("Model saved in path: %s" % save_path)

恢复模型


    import gpflow
    import numpy as np
    import random
    import tensorflow as tf

    # define data
    rng = np.random.RandomState(4)
    X = rng.uniform(0, 5.0, 15)[:, np.newaxis]
    Y = np.sin((X[:, 0] - 2.5) ** 2).reshape(len(X),1)

    # define the mean function
    mf = gpflow.mean_functions.Linear(np.ones((1,1)),np.zeros((1,)))

    with gpflow.defer_build():
        k = gpflow.kernels.Matern32(1)+gpflow.kernels.RBF(1)
        m = gpflow.models.GPR(X, Y, kern=k,name='model',mean_function=mf)
        m.likelihood.variance = 1e-03
        m.likelihood.trainable = False

    # construct and compile the tensorflow session
    tf.global_variables_initializer()
    tf_session = m.enquire_session()
    m.compile( tf_session )

    saver = tf.train.Saver()

    save_path = saver.restore(tf_session, "./model.ckpt")
    print("Model loaded from path: %s" % save_path)

    m.anchor(tf_session)

代码在 save_path = saver.restore(tf_session, "./model.ckpt") 崩溃并出现错误：

NotFoundError (see above for traceback): Key Linear-44dbadbb-0/A/unconstrained not found in checkpoint...

Answer 1

defer_build() 做了很多事情——但是一次性构建整个模型（即张量流图）的一部分是所有张量流变量和占位符都获得一致的名称，所有名称都相关到模型本身的名称（您通过将 name='model' 关键字参数传递给模型构造函数来设置）。

但是，在您的代码中，Linear 均值函数是在 defer_build() 范围的外部构造的。这意味着 gpflow 必须立即为它构建一个图形 - 包括为参数设置变量（在这种情况下为斜率和偏移量）。所有 tensorflow 变量都存在于全局名称 space 中，因此允许创建多个对象的唯一方法是为它们分配随机名称。（例如，想象一下想要构建相同类型的两个内核的总和！）

幸运的是，修复很简单：只需将 mean 函数的构造移动到 defer_build 块中即可：

with gpflow.defer_build():
    # define the mean function
    mf = gpflow.mean_functions.Linear(np.ones((1,1)), np.zeros((1,)))

    k = gpflow.kernels.Matern32(1) + gpflow.kernels.RBF(1)
    m = gpflow.models.GPR(X, Y, kern=k, mean_function=mf, name='model')
    m.likelihood.variance = 1e-03
    m.likelihood.trainable = False

# construct and compile the tensorflow session
tf.global_variables_initializer()
tf_session = m.enquire_session()
m.compile(tf_session)

如果您在 "save" 和 "load" 脚本中都执行此操作，一切都会运行，并希望如您所愿。希望这对您有所帮助！

使用均值函数恢复 GPflow 模型不起作用

Restoring GPflow Model with Mean Function doesn't work

python

save

mean

restore

gpflow

保存模型

恢复模型