基于贝叶斯优化的物理优化工具
physbo的Python项目详细描述
基于贝叶斯优化（PHYSBO）的物理优化工具
贝叶斯优化已被证明是加速科学发现的有效工具。 然而，标准实现（例如scikit learn）只能容纳少量的培训数据。 PHYSBO具有很高的可扩展性，因为它采用了汤普森采样、随机特征映射、一阶Cholesky更新和自动超参数调整。技术特性在COMBO's document中描述。 PHYSBO是基于COMBO为学术用途而开发的。在
文件
- 英语（准备中）
- 日本語
必需的软件包
- Python>；=3.6
- numpy公司
- 神经质的
安装
- 来自PyPI（推荐）
$ pip3 install physbo
- 源代码（针对开发人员）
- 在
安装PHYSBO之前先安装NumPy和Cython
^{pr2}$ 在 - 在
下载或克隆github存储库
在$ git clone https://github.com/issp-center-dev/PHYSBO - 在
跑设置.py安装
$ cd physbo $ python3 setup.py install --user在 - 在
注意：不要在存储库的根目录下
在import physbo，因为import physbo不尝试导入已安装的PHYSBO，而是在存储库中导入一个PHYSBO，其中包括未编译的Cython代码。在
- 在
卸载
$ pip3 uninstall physbo
使用
安装后，您可以从'examples/grain_bound/tutorial.ipynb'启动测试套件。在
许可证
PHYSBO是基于COMBO为学术用途而开发的。 此软件包在GNU通用公共许可证版本3（GPLv3）或更高版本下分发。在
版权所有
{2020年东京大学。版权所有。 该软件是在东京大学固体物理研究所的“材料科学软件可用性改进项目”的支持下开发的。在
- 项目
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