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我正在使用 PyMC3
来计算一些我不会在这里涉及的东西,但你可以从 this link 中得到这个想法。如果有兴趣。
'2-lambdas' case 基本上是一个 switch 函数,它需要编译成一个 Theano
函数以避免 dtype
错误,看起来像这样:
import theano
from theano.tensor import lscalar, dscalar, lvector, dvector, argsort
@theano.compile.ops.as_op(itypes=[lscalar, dscalar, dscalar], otypes=[dvector])
def lambda_2_distributions(tau, lambda_1, lambda_2):
"""
Return values of `lambda_` for each observation based on the
transition value `tau`.
"""
out = zeros(num_observations)
out[: tau] = lambda_1 # lambda before tau is lambda1
out[tau:] = lambda_2 # lambda after (and including) tau is lambda2
return out
我试图将其概括为适用于“n-lambdas”,其中 taus.shape[0] = lambdas.shape[0] - 1
,但我只能想出这个numpy
执行速度非常慢。
@theano.compile.ops.as_op(itypes=[lvector, dvector], otypes=[dvector])
def lambda_n_distributions(taus, lambdas):
out = zeros(num_observations)
np_tau_indices = argsort(taus).eval()
num_taus = taus.shape[0]
for t in range(num_taus):
if t == 0:
out[: taus[np_tau_indices[t]]] = lambdas[t]
elif t == num_taus - 1:
out[taus[np_tau_indices[t]]:] = lambdas[t + 1]
else:
out[taus[np_tau_indices[t]]: taus[np_tau_indices[t + 1]]] = lambdas[t]
return out
关于如何使用纯 Theano
(避免调用 .eval()
)来加快速度的任何想法?我已经使用了几年,所以不知道正确的方法。
最佳答案
不建议使用开关函数,因为它会破坏参数空间的良好几何形状,并使使用像 NUTS 这样的现代采样器进行采样变得困难。
相反,您可以尝试使用开关函数的连续松弛对其进行建模。这里的主要思想是将第一个切换点之前的速率建模为基线;并在每个切换点之后添加逻辑函数的预测:
def logistic(L, x0, k=500, t=np.linspace(0., 1., 1000)):
return L/(1+tt.exp(-k*(t_-x0)))
with pm.Model() as m2:
lambda0 = pm.Normal('lambda0', mu, sd=sd)
lambdad = pm.Normal('lambdad', 0, sd=sd, shape=nbreak-1)
trafo = Composed(pm.distributions.transforms.LogOdds(), Ordered())
b = pm.Beta('b', 1., 1., shape=nbreak-1, transform=trafo,
testval=[0.3, 0.5])
theta_ = pm.Deterministic('theta', tt.exp(lambda0 +
logistic(lambdad[0], b[0]) +
logistic(lambdad[1], b[1])))
obs = pm.Poisson('obs', theta_, observed=y)
trace = pm.sample(1000, tune=1000)
我在这里也使用了一些技巧,例如,PyMC3 代码库中还没有的复合转换。您可以在此处查看完整代码:https://gist.github.com/junpenglao/f7098c8e0d6eadc61b3e1bc8525dd90d
如果您有更多问题,请发帖至https://discourse.pymc.io使用您的模型和(模拟)数据。我更经常地检查和回答 PyMC3 的讨论。
关于python - 将 numpy 函数转换为 theano,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49144144/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!