述FunsorFunsor是一个类似张量的函数和分布库。概率规划的泛函张量获取系统描述 ppl,pyro的衍生项目,人工智能python编程 ,深度神经网络

项目描述

Funsor

Funsor是一个类似张量的函数和分布库。

看见概率规划的泛函张量获取系统描述。

安装

使用pip安装:

Funsor支持Python 3.7+。

复制代码
pip install funsor

从源安装:

复制代码
git clone git@github.com:pyro-ppl/funsor.git
cd funsor
git checkout master
pip install .

使用funsor

Funsor可以通过许多界面使用:

设计

看见设计文档.

这个库的目标是概括放火狂者的延迟推理算法从离散变量到连续变量,并创造机器,使部分延迟采样兼容的普遍性。为了实现这一目标,该库选择了三种正交设计:

  1. 开放术语是对象。Funsors将张量接口一般化,以涵盖多变量的任意函数("输入"),其中变量可以是整数、实数或实张量。函数求值/替换是基本操作,广义张量索引。这允许概率分布是第一类有趣的,并利用现有的张量机制,例如,我们可以将张量压缩推广到计算共轭概率模型中的解析积分。

  2. 支持非标准解读。Funsors支持用户定义的解释,包括,eager,lazy,混合eager+lazy,memoized(像opt_einsum的共享),以及近似解释,像积分运算的蒙特卡罗近似(例如.sum()在一个有趣的维度上)。

  3. 命名维度。换人是搞笑者最基本的操作。为了避免位置索引张量库中广播和高级索引的困难,所有的函数维都被命名。索引使用.__call__()方法,并且可以解释为替换(具有很好理解的语义)。Funsors被视为每维有一个代数自由变量的代数表达式。每个维度要么是协变的(一个输出),要么是逆变的(一个输入)。

使用funsor我们可以很容易地实现Pyro风格延迟采样,大致是:

复制代码
trace_log_prob = 0.

def pyro_sample(name, dist, obs=None):
    assert isinstance(dist, Funsor)
    if obs is not None:
        value = obs
    elif lazy:
        # delayed sampling (like Pyro's parallel enumeration)
        value = funsor.Variable(name, dist.support)
    else:
        value = dist.sample('value')[0]['value']

    # save log_prob in trace
    trace_log_prob += dist(value)

    return value

# ...later during inference...
loss = -trace_log_prob.reduce(logaddexp)  # collapses delayed variables

看见funsor/minipyro.py完整的实现。

相关项目

引用

如果您使用Funsor,请考虑引用:

@article{obermeyer2019functional,
  author = {Obermeyer, Fritz and Bingham, Eli and Jankowiak, Martin and
            Phan, Du and Chen, Jonathan P},
  title = {{Functional Tensors for Probabilistic Programming}},
  journal = {arXiv preprint arXiv:1910.10775},
  year = {2019}
}
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