gpytorch贝叶斯优化

gpytorch是一个基于PyTorch构建的概率图模型库，特别适用于高维函数优化，如机器学习中的超参数调整、主动学习等场景。其中的贝叶斯优化模块是其核心功能之一，它利用了Gaussian过程（GP）作为非线性函数的建模工具，结合Bayesian统计的思想来进行全局优化。

在gpytorch中，你可以通过以下几个步骤来实现贝叶斯优化：

1. 定义一个GaussianProcessRegressor（GPR），提供训练数据和一些基本的GP设置，如长度尺度和核函数。
2. 使用GPR的predict方法计算目标函数的预测，并基于这些预测和先验知识得到下一个最有可能改进点的建议（通过最大化不确定性或者最小化负梯度）。
3. 将这个新的点添加到实际数据集中，再次训练GPR，然后进入下一轮迭代。
4. 迭代直到达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数或者获取满意的解决方案。