什么是GPflow

GPflow是一個高斯過程的工具包，接口部分由python實現，內部的部分計算則由Tensorflow實現。

主要特點有二個：一是使用變分推理作為近似方法，二是使用自動微分進行求導。

安裝

首先到GPflow官方頁面將代碼包下載到本地，然后進入代碼包根目錄，在終端輸入pip install . 即可安裝。

GPy 與 GPflow之間的區別

GPflow很多核心的類和方法都參考了GPy，不過GPflow使用TensorFlow使得代碼及其簡潔！

• GPflow 利用 TensorFlow 使得計算更快，適合更復雜的運算。
• GPflow 代碼量比 GPy 少的多，因為使用 TensorFlow。
• GPflow 的推理部分實現了變分推理（VI）和MCMC，沒有實現期望傳播（EP）和拉普拉斯近似（Laplace approximation）。
• GPflow 沒有支持畫圖模塊。

GPflow的模塊

• GPflow.models模塊實現了主要的GP模型。

• Regression: GPflow支持高斯回歸。對于噪音為高斯過程的情況，即最普通的高斯回歸，在推理階段可以直接通過解析表達式求 ，實現見gpflow.models.GPR。GPflow也支持稀疏高斯回歸，實現見gpflow.models.SGPR。
• Va

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习核心技术精讲100篇（十四）-一文带你看懂GPflow的前世今生的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。