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:
pyGPGO/
├── docs/
├── examples/
├── pyGPGO/
│ ├── Acquisition/
│ ├── covfunc/
│ ├── GPGO/
│ ├── utils/
│ └── __init__.py
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── 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。
from pyGPGO.covfunc import squaredExponential
from pyGPGO.acquisition import AcquisitionLCB
from pyGPGO.GPGO import GPGO
from pyGPGO.surrogates.GaussianProcess import GaussianProcess
# 定义协方差函数
cov = squaredExponential()
# 定义高斯过程
gp = GaussianProcess(cov)
# 定义获取函数
acq = AcquisitionLCB()
# 定义优化目标和参数范围
def f(x):
return -(x**2)
param = {'x': ('cont', [0, 1])}
# 运行 GPGO
gpgo = GPGO(gp, acq, f, param)
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.txt
和 setup.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:
numpy>=1.14.0
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:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='pyGPGO',
version='0.3.3',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'numpy>=1.14.0',
'scipy>=1.0.0',
],
author='José Jiménez',
author_email='jose.jimenezluna@gmail.com',
description='Bayesian Optimization tools in Python',
long_description=open('README.md').read(),
long_description_content_type='text/markdown',
url='https://github.com/josejimenezluna/pyGPGO',
classifiers=[
'Programming Language :: Python :: 3',
'License :: OSI Approved :: MIT License',
'Operating System :: OS Independent',
],
)
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