贝叶斯优化在PyTorch中的实现：botorch

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库。 BoTorch目前处于测试阶段，并且正在积极开发中！ 为什么选择BoTorch？ BoTorch 提供一个模块化且易于扩展的界面，以构成贝叶斯优化原语，包括概率模型，采集函数和优化器。 利用PyTorch的功能，包括自动区分，使用与设备无关的代码对高度并行化的现代硬件（例如GPU）的本地支持以及动态计算图。 通过，支持基于蒙特卡洛的采集功能，这使得实现新思路变得简单明了，而不必对基础模型施加限制性假设。 在PyTorch中实现与深度和/或卷积架构的无缝集成。 对的最新概率模型提供支持，包括对多任务高斯过程（GPs）深度内核学习，深度GP和近似推理的支持。 目标听众 动手使用BoTorch的主要对象是贝叶斯优化和AI领域的研究人员和资深从业人员。 我们建议将BoTorch用作实现新算法的低级API。 Axe被设计为最终用户