GPflow

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GPflow 是一个用 Python 构建高斯过程模型的库，它把 TensorFlow 的底层计算能力包起来，让你既能得到预测结果，也能拿到对预测的诚实信心度量。这种不确定性正是它在贝叶斯优化和实验设计中频繁出现的原因——后验分布会告诉你下一步该在哪儿采样，而不是简单抛出一个猜测。核函数和似然函数可以干净地组合，所以你能拼出自定义模型，而不用手写推断过程；数据量变大时，变分方法也能让计算保持可控。研究人员用这个库来快速尝试新的高斯过程形式，同时还能在中等规模的数据上训练。文档齐全，还有活跃的 Slack 社区，无论你是刚接触高斯过程，还是想从现有实现迁移过来，它都是个合适的起点。