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我希望能够使用库skopt从检查点恢复高斯过程。经过一番研究，我找不到这样做的方法。

这是一个简单的代码来显示我想要做什么：

import skopt


LOAD = False        # To continue the optimization from a checkpoint, I would like to be able to set True here

x = skopt.space.Real(low=-10, high=10, name='x')
y = skopt.space.Real(low=-10, high=10, name='y')
dimensions = [x, y]
x0 = [0, 0]


@skopt.utils.use_named_args(dimensions=dimensions)
def f_to_minimize(x, y):
    return (x * y) ** 2 + (x + 2) ** 2


checkpoint_callback = skopt.callbacks.CheckpointSaver(
    checkpoint_path='checkpoint.pkl',
)

saved_checkpoint = None
if LOAD:
    saved_checkpoint = skopt.load('checkpoint.pkl')     # <- How can I use this ?

search_result = skopt.optimizer.gp_minimize(
    func=f_to_minimize,
    dimensions=dimensions,
    x0=x0,
    callback=[checkpoint_callback],
    n_calls=2,
    n_random_starts=1,
)

我希望能够从以前的高斯过程优化中加载一个检查点并继续它，这样模型就不必再次从头开始学习所有内容。有没有办法这样做？

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skopt文档中的这个示例涵盖了保存和使用检查点——简而言之，在加载检查点对象后，您可以使用它的x_iters和func_vals属性作为. 如果您没有加载检查点，您可以让成为您的初始默认值并成为.x0y0gp_minimizex0y0None

于 2020-02-07T09:14:23.787 回答