問題タブ [gpflow]

gpflow GP 回帰の例 ( https://gpflow.readthedocs.io/en/develop/notebooks/basics/regression.html ) を自分のデータに適応させようとしています。100 のモデル実行があり、それぞれが配列内に 10 個のパラメーターを持ちます: modelled_pa​​rams (100,10)。次に、各モデルのスコアは、area_score (100,1) の配列に含まれます。

私のコードは次のとおりです。

これにより、次のエラーがスローされます: InvalidArgumentError: 入力行列は反転できません。[[node gradient_tape/triangular_solve/MatrixTriangularSolve (site-packages/gpflow/optimizers/scipy.py:146 で定義)]] [Op:__inference__tf_eval_2362]

入力操作が原因でエラーが発生した可能性があります。ノード gradient_tape/triangular_solve/MatrixTriangularSolve に接続された入力ソース操作: Cholesky (site-packages/gpflow/models/gpr.py:73 で定義)

関数呼び出しスタック: _tf_eval

70 x 2 配列に対する以前の試行では、この反転エラーは発生していません。

これを克服するための助けをいただければ幸いです。

ありがとう、ジェレミー。

私は主にこのノートブックの例gpflow SVGPに従って、おもちゃのデータセットでモデルを（大雑把に）トレーニングして保存しようとしています

を使用してモデルを保存するとpickle(これは推奨されませんが、これがここでの主な問題だとは思いません)、いくつかの異常であり、意図しない動作であると思われるものを発見しgpflow.utilities.freeze(model)ましたpickle model。エラーを取得します。呼び出した場合gpflow.utilities.freeze(model)(返された凍結モデルを破棄)、modelエラーなしでピクルすることができます。

再現するには

最小限の再現可能な例

スタック トレースまたはエラー メッセージ

期待される動作

pickle が最初のインスタンスで機能することを期待していたとは言いませんtensorflow。一般に、関連するオブジェクトを保存する推奨される方法ではないことを知っているからです。ただし、最初のインスタンスでは失敗するが、2 番目のインスタンスでは成功するとは考えていません。コードベースを見ると、 mutatinggpflow.utilities.freeze(model)すべきではないと思いますがmodel、それはやっているようです。

システムインフォメーション

• GPflow バージョン 2.0.0 ... 2.0.4 でテスト済み
• TensorFlow バージョン: 2.1.0、tensorflow_probability 0.9.0
• Python バージョン: Python 3.6.9

freezeそれを呼び出すと、model実際にmodelは「固定された」モデルに不可解に変換され、それが「一定の」プロパティを持つようになると思います ( https://gpflow.readthedocs.io/en/master/notebooks/intro_to_gpflow2.html#TensorFlow- saved_model ) を使用して、ピクルスにすることができます。

この問題について明確にしていただければ幸いです。

注: これissueはgpflow github( https://github.com/GPflow/GPflow/issues/1493 ) に投稿しましたが、この問題はここでより広い gpflow コミュニティにブロードキャストする必要があると判断されました。

各データ ポイントが異なるエラー バーを持つ 1D データをモデル化しようとしています。

GPFlow のドキュメントでは、ここでこれを行う方法の例を見つけました (既知のノイズ分散のデモ)

しかし、このデモでは、データを適切にモデル化する GP モデルが生成されていないようです。デモでの GP の適合性を改善するための提案があるかどうか疑問に思っていましたか?