pyGPGO 开源项目教程

随笔2个月前发布 周龙
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pyGPGO 开源项目教程

pyGPGOBayesian optimization for Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyGPGO

1. 项目的目录结构及介绍

pyGPGO 项目的目录结构如下:

  1. pyGPGO/

  2. ├── docs/

  3. ├── examples/

  4. ├── pyGPGO/

  5. │ ├── Acquisition/

  6. │ ├── covfunc/

  7. │ ├── GPGO/

  8. │ ├── utils/

  9. │ └── __init__.py

  10. ├── tests/

  11. ├── .gitignore

  12. ├── LICENSE

  13. ├── README.md

  14. ├── requirements.txt

  15. └── setup.py

目录结构介绍

  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • examples/: 包含使用 pyGPGO 的示例代码。
  • pyGPGO/: 核心代码目录,包含各个模块的实现。
    • Acquisition/: 包含获取函数的实现。
    • covfunc/: 包含协方差函数的实现。
    • GPGO/: 包含高斯过程优化(GPGO)的主要实现。
    • utils/: 包含一些实用工具函数。
    • init.py: 使目录成为一个 Python 包。
  • tests/: 包含项目的测试代码。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • LICENSE: 项目的许可证。
  • README.md: 项目的介绍和使用说明。
  • requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
  • setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

pyGPGO 项目的启动文件主要是 examples/ 目录下的示例代码文件。这些文件展示了如何使用 pyGPGO 进行高斯过程优化。

例如,examples/simple_example.py 是一个简单的示例文件,展示了如何配置和运行一个基本的 GPGO 任务。

  1. from pyGPGO.covfunc import squaredExponential

  2. from pyGPGO.acquisition import AcquisitionLCB

  3. from pyGPGO.GPGO import GPGO

  4. from pyGPGO.surrogates.GaussianProcess import GaussianProcess

  5. # 定义协方差函数

  6. cov = squaredExponential()

  7. # 定义高斯过程

  8. gp = GaussianProcess(cov)

  9. # 定义获取函数

  10. acq = AcquisitionLCB()

  11. # 定义优化目标和参数范围

  12. def f(x):

  13. return -(x**2)

  14. param = {'x': ('cont', [0, 1])}

  15. # 运行 GPGO

  16. gpgo = GPGO(gp, acq, f, param)

  17. gpgo.run(max_iter=10)

3. 项目的配置文件介绍

pyGPGO 项目的配置文件主要是 requirements.txtsetup.py

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。例如:

  1. numpy>=1.14.0

  2. scipy>=1.0.0

setup.py

setup.py 文件用于项目的安装和分发。它包含了项目的元数据和依赖信息。例如:

  1. from setuptools import setup, find_packages

  2. setup(

  3. name='pyGPGO',

  4. version='0.3.3',

  5. packages=find_packages(),

  6. install_requires=[

  7. 'numpy>=1.14.0',

  8. 'scipy>=1.0.0',

  9. ],

  10. author='José Jiménez',

  11. author_email='jose.jimenezluna@gmail.com',

  12. description='Bayesian Optimization tools in Python',

  13. long_description=open('README.md').read(),

  14. long_description_content_type='text/markdown',

  15. url='https://github.com/josejimenezluna/pyGPGO',

  16. classifiers=[

  17. 'Programming Language :: Python :: 3',

  18. 'License :: OSI Approved :: MIT License',

  19. 'Operating System :: OS Independent',

  20. ],

  21. )

通过这些配置文件,用户可以了解项目的依赖关系,并正确安装和运行项目。

pyGPGOBayesian optimization for Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyGPGO

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