GPyTorch，如何为“lengthscale”超参数设置初始值？

您的问题有两种情况：

1. 您想用某个值初始化您的长度标度，但长度标度然后由优化器进一步优化

   假设您的模型与您链接的文档中给出的模型相同，只需在训练循环之前添加以下内容：

   init_lengthscale = 0.1
model.covar_module.base_kernel.lengthscale = init_lengthscale


   在model.covar_module得到您的整个内核和base_kernel得到您的RBF内核。




2. 您想将长度标定为某个不会进一步优化的常量值

   除了第一种情况的代码之外，您不会将长度尺度作为要优化到优化器的超参数提供。

   all_params = set(exactModel.parameters())
final_params = list(all_params - {exactModel.covar_module.base_kernel.raw_lengthscale})
optimizer = torch.optim.Adam(final_params, lr=0.1)


   我们请从组原始长度尺度值的all_params创建final_params，我们再传递到优化。

一些帮助来源：

• https://github.com/cornellius-gp/gpytorch/issues/689


• https://docs.gpytorch.ai/en/v1.1.1/examples/00_Basic_Usage/Hyperparameters.html