gpflow - 誘導変数の形状変更 - GPflow

Question

私はSGPRモデルを持っています:

import numpy as np
import gpflow

X, Y = np.random.randn(50, 2), np.random.randn(50, 1)
Z1 = np.random.randn(13, 2)

k = gpflow.kernels.SquaredExponential()
m = gpflow.models.SGPR(data=(X, Y), kernel=k, inducing_variable=Z1)

そして、誘導変数を割り当てたいのですが、次のように形状が異なります。

Z2 = np.random.randn(29, 2)
m.inducing_variable.Z.assign(Z2)

しかし、私がそれを行うと、私は得ました:

ValueError: Shapes (13, 2) and (29, 2) are incompatible

モデルを再定義せずに誘導変数を再割り当てする方法はありますか?

コンテキスト: 誘導変数を使用してモデルを最適化する代わりに、誘導変数を最適化せずにモデルを最適化し、最適化の各ステップで誘導変数を手動で再割り当てしたいと考えています。