python - 防止 symfit 模型共享参数对象

Question

多个 symfit 模型实例共享同名参数对象。我想了解此行为的来源、意图是什么以及是否可以停用。

为了说明我的意思，举一个最小的例子:

import symfit as sf
# Create Parameters and Variables
a = sf.Parameter('a',value=0)
b = sf.Parameter('b',value=1,fixed=True)
x, y = sf.variables('x, y')

# Instanciate two models
model1=sf.Model({y:a*x+b})
model2=sf.Model({y:a*x+b})

# They are indeed not the same
id(model1) == id(model2)
>>False

# There are two parameters
print(model1.params)
>>[a,b]
print(model1.params[1].name, model1.params[1].value)
>>b 1
print(model2.params[1].name, model2.params[1].value)
>>b 1
#They are initially identical

# We want to manually modify the fixed one in only one model
model1.params[1].value = 3
# Both have changed
print(model1.params[1].name, model1.params[1].value)
>>b 3
print(model2.params[1].name, model2.params[1].value)
>>b 3
id(model1.params[1]) == id(model2.params[1])
>>True
# The parameter is the same object

我想用不同的模型拟合多个数据流，但不同的固定参数值取决于数据流。在模型的每个实例中重命名参数是可行的，但考虑到参数代表相同的数量，这很丑陋。按顺序处理它们并修改它们之间的参数是可能的，但我担心步骤之间的意外交互。

PS:请有足够声誉的人创建 symfit 标签

Answer 1

好问题。原则上这是因为 Parameter 对象是 sympy.Symbol 的子类，从它的文档字符串来看:

Symbols are identified by name and assumptions:

>>> from sympy import Symbol
>>> Symbol("x") == Symbol("x")
True
>>> Symbol("x", real=True) == Symbol("x", real=False)
False

这是 sympy 内部工作的基础，因此我们也在 symfit 中使用。但值和固定参数不被视为假设，因此不用于区分参数。

现在，关于这将如何影响拟合的问题。就像你说的，按顺序工作是一个很好的解决方案，而且不会有任何副作用:

model = sf.Model({y:a*x+b})
b.fixed = True
fit_results = []

for b_value, xdata, ydata in datastream:
    b.value = b_value
    fit = Fit(model, x=xdata, y=ydata)
    fit_results.append(fit.execute())

所以不需要每次迭代都定义一个新的Parameter，b.value属性在每个循环中都是相同的，所以这是不可能的错误的。我可以想象这会出错的唯一方法是如果您使用 threading，这可能会产生一些竞争条件。但是 threading 无论如何都不适用于 CPU 绑定(bind)任务，multiprocessing 是可行的方法。在那种情况下，将产生单独的进程，创建单独的微观世界，因此那里也不会有问题。

我希望这能回答您的问题，如果没有请告诉我。

附注我正在慢慢地回答我的方法，直到 1500 来制作那个标签，但如果有人打败我，我当然会更高兴；)