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Gpytorchは、Pytorchを使用して実装されたガウスプロセスライブラリです。 GPYTORCHは、スケーラブルで柔軟な、モジュール式ガウスプロセスモデルを簡単に作成するために設計されています。

内部的には、GPYTORCHは、前処理されたコンジュゲート勾配などの数値線形代数手法を使用して、ほとんどの推論操作を実行することにより、GP推論に対する多くの既存のアプローチとは異なります。スケーラブルなGPメソッドを実装することは、カーネルマトリックスとその導関数を線形操作者インターフェイスを介して、またはすでに既存のLinearOperatorsの多くを作成することにより、マトリックス乗算ルーチンを提供するのと同じくらい簡単です。これにより、人気のあるスケーラブルGP技術を簡単に実装できるだけでなく、多くの場合、コルスキー分解に基づくソルバーと比較してGPUコンピューティングの利用を大幅に改善することもできます。

GPYTORCHは（1）重要なGPU加速度（MVMベースの推論を介して）を提供します。（2）スケーラビリティと柔軟性のための最新のアルゴリズムの進歩の最先端の実装（SKI/KISS-GP、確率的ランツォス拡張、愛、スキップ、確率的変異ディープカーネル学習、...）; （3）ディープラーニングフレームワークとの簡単な統合。

例、チュートリアル、ドキュメント

GPYTORCHであらゆる種類のモデルを構築する方法に関するドキュメント、例、チュートリアルを参照してください。

インストール

要件：

Python> = 3.8
pytorch> = 2.0

PIPまたはCONDAを使用してGPYTORCHをインストールします。

pip install gpytorch
conda install gpytorch -c gpytorch

（パッケージをグローバルに使用しますが、GPYTORCHをユーザーのみのパッケージとしてインストールするには、 pip install --userを使用してください。）

開発バージョン

プルリクエストを提供している場合は、手動インストールを実行するのが最善です。

git clone https://github.com/cornellius-gp/gpytorch.git
cd gpytorch
pip install -e .[dev,docs,examples,keops,pyro,test]  # keops and pyro are optional

Archlinuxパッケージ

注：実験的なAURパッケージ。ほとんどのユーザーには、CondaまたはPIPによるインストールをお勧めします。

GPYTORCHは、Archlinuxユーザーリポジトリ（AUR）でも入手できます。次のように、 yayのようにAURヘルパーでインストールできます。

yay -S python-gpytorch

このAURパッケージに関連する問題を議論するにはpython-gpytorchのコメントセクションを参照してください。

私たちを引用して

Gpytorchを使用する場合は、次の論文を引用してください。

ガードナー、ジェイコブR.、ジェフプレイス、デビッドビンデル、キリアンQ.ワインバーガー、アンドリューゴードンウィルソン。「GPYTORCH：GPU加速を伴うBlackbox Matrix-Matrixガウスプロセス推論。」神経情報処理システムの進歩（2018）。

 @inproceedings{gardner2018gpytorch,
  title={GPyTorch: Blackbox Matrix-Matrix Gaussian Process Inference with GPU Acceleration},
  author={Gardner, Jacob R and Pleiss, Geoff and Bindel, David and Weinberger, Kilian Q and Wilson, Andrew Gordon},
  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
  year={2018}
}

貢献

問題の送信とプルリクエストについての情報については、貢献ガイドラインを参照してください。md。

チーム

GPYTORCHは主に以下によって維持されます。

ジェイクガードナー（ペンシルベニア大学）
Geoff Pleiss（コロンビア大学）
Kilian Weinberger（コーネル大学）
アンドリュー・ゴードン・ウィルソン（ニューヨーク大学）
マックスバランダット（メタ）

アイタン・バクシー、ウェスリー・マドックス、ケ・アレクサンダー・ワン、ルイハン・ウー、サイット・カクマック、デビッド・エリクソン、サム・ドートン、マーティン・ジャンコウィアック、サム・スタントン、Zitong Zhou、David Arbor、Karthik Rajkumar、Bram Wallace、Jeard、Jeard、David Arbor、Martin Jankowiak、Martin Jankwiak、Martin Jankwiakなど、他の貢献者に感謝したいと思います。