如何通过简单的数据输入使用GPflow运行的GPC进行预测？无法对不同数据运行示例notebook中的代码

import numpy as np
import gpflow
from gpflow.models import GPC

X_train = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])  # 输入数据
y_train = np.array([0, 0, 1, 1])  # 标签

k = gpflow.kernels.RBF()  # 使用RBF（径向基函数）作为核函数
m = GPC(X_train, y_train, kernel=k)  # 创建GPC模型
m.compile()  # 编译模型
opt = gpflow.optimizers.Scipy()  # 选择优化器
opt.minimize(m.training_loss, m.trainable_variables, options=dict(maxiter=100))  # 最小化训练损失

X_test = np.array([[1.5], [2.5], [3.5]])  # 测试数据

y_pred, _ = m.predict_y(X_test)  # 预测测试数据的标签