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
【摘要】
什么是GPflow
GPflow是一个高斯过程的工具包，接口部分由python实现，内部的部分计算则由Tensorflow实现。
主要特点有二个：一是使用变分推理作为近似方法，二是使用自动微分进行求导。
安装
首先到GPflow官方页面将代码包下载到本地，然后进入代码包根目录，在终端输入pip install . 即可安装。
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什么是GPflow
GPflow是一个高斯过程的工具包，接口部分由python实现，内部的部分计算则由Tensorflow实现。
主要特点有二个：一是使用变分推理作为近似方法，二是使用自动微分进行求导。
安装
首先到GPflow官方页面将代码包下载到本地，然后进入代码包根目录，在终端输入pip install . 即可安装。
GPy 与 GPflow之间的区别
GPflow很多核心的类和方法都参考了GPy，不过GPflow使用TensorFlow使得代码及其简洁！
- GPflow 利用 TensorFlow 使得计算更快，适合更复杂的运算。
- GPflow 代码量比 GPy 少的多，因为使用 TensorFlow。
- GPflow 的推理部分实现了变分推理（VI）和MCMC，没有实现期望传播（EP）和拉普拉斯近似（Laplace approximation）。
- GPflow 没有支持画图模块。
GPflow的模块
GPflow.models模块实现了主要的GP模型。
- Regression: GPflow支持高斯回归。对于噪音为高斯过程的情况，即最普通的高斯回归，在推理阶段可以直接通过解析表达式求 ，实现见
gpflow.models.GPR。GPflow也支持稀疏高斯回归，实现见gpflow.models.SGPR。- Va
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/107182185
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