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python - PyMC 的并行化

coder 2023-08-17 原文

有人可以给出一些关于如何并行化 PyMC MCMC 代码的一般说明。我正在尝试按照给定的示例运行 LASSO 回归 here .我在某处读到并行采样是默认完成的，但我是否仍需要使用类似 Parallel Python 的东西来让它工作？

这是一些我希望能够在我的机器上并行化的引用代码。

x1 = norm.rvs(0, 1, size=n)
x2 = -x1 + norm.rvs(0, 10**-3, size=n)
x3 = norm.rvs(0, 1, size=n)

X = np.column_stack([x1, x2, x3])
y = 10 * x1 + 10 * x2 + 0.1 * x3

beta1_lasso = pymc.Laplace('beta1', mu=0, tau=1.0 / b)
beta2_lasso = pymc.Laplace('beta2', mu=0, tau=1.0 / b)
beta3_lasso = pymc.Laplace('beta3', mu=0, tau=1.0 / b)

@pymc.deterministic
def y_hat_lasso(beta1=beta1_lasso, beta2=beta2_lasso, beta3=beta3_lasso, x1=x1, x2=x2, x3=x3):
    return beta1 * x1 + beta2 * x2 + beta3 * x3

Y_lasso = pymc.Normal('Y', mu=y_hat_lasso, tau=1.0, value=y, observed=True)

lasso_model = pymc.Model([Y_lasso, beta1_lasso, beta2_lasso, beta3_lasso])
lasso_MCMC = pymc.MCMC(lasso_model)
lasso_MCMC.sample(20000,5000,2)

最佳答案

看起来您正在使用 PyMC2，据我所知，您必须使用一些 Python 方法来进行并行计算，例如 IPython.parallel .有很多方法可以做到这一点，但我所知道的所有方法都有点复杂。这是 an example of one, which uses PyMC2, IPCluster, and Wakari .

在 PyMC3 中，并行采样是在 psample 方法中实现的，但是您的引用代码需要更新为 PyMC3 格式:

with pm.Model() as model:
    beta1 = pm.Laplace('beta1', mu=0, b=b)
    beta2 = pm.Laplace('beta2', mu=0, b=b)
    beta3 = pm.Laplace('beta3', mu=0, b=b)

    y_hat = beta1 * x1 + beta2 * x2 + beta3 * x3
    y_obs = pm.Normal('y_obs', mu=y_hat, tau=1.0, observed=y)

    trace = pm.psample(draws=20000, step=pm.Slice(), threads=3)

关于python - PyMC 的并行化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23521463/

pythonPyMCbetalassocodeparallel-processingpymc3

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