我有三个关于装饰器的问题,我无法找到答案:
Q1)PyMC 中装饰器的参数(@Deterministic、@Stochastic)表示什么?
第二季度)
@pymc.stochastic(dtype=int)
def switchpoint(value=10, t_l=0, t_h=110):
def logp(value, t_l, t_h):
if value > t_h or value < t_l:
return -np.inf
else:
return -np.log(t_h - t_l + 1)
def random(t_l, t_h):
from numpy.random import random
return np.round( (t_l - t_h) * random() ) + t_l
1)print switchpoint.logp #按照预期打印对数概率
2)print switchpoint.random #不生成随机数
3)print switchpoint.random() #生成随机数
4)print switchpoint.logp() #error
如果 2 不起作用,而 3 起作用,那么 1 就不应该起作用,而 4 应该起作用(这与我观察到的相反)。有人可以解释一下发生了什么事吗?
第三季度)
@pymc.stochastic(dtype=int)
def switchpoint(value=1900, t_l=1851, t_h=1962):
if value > t_h or value < t_l:
# Invalid values
return -np.inf
else:
# Uniform log-likelihood
return -np.log(t_h - t_l + 1)
这里没有指定是logp
还是如果我输入switchpoint.logp
,这段代码就被执行了?
最佳答案
Q1) 随机的所有参数的含义都记录在 here 中。确定性的参数是相同的,加上记录的附加参数 here .
Q2)行为上的差异在于 PyMC 内部有一些魔法,它实际上执行 switchpoint.logp
函数并将其转换为 Python property
,而 switchpoint.random 则没有得到这种处理,而是作为函数保留。
如果您对实际发生的情况感到好奇,这里有一些相关的 source :
def get_logp(self):
if self.verbose > 1:
print '\t' + self.__name__ + ': log-probability accessed.'
logp = self._logp.get()
if self.verbose > 1:
print '\t' + self.__name__ + ': Returning log-probability ', logp
try:
logp = float(logp)
except:
raise TypeError, self.__name__ + ': computed log-probability ' + str(logp) + ' cannot be cast to float'
if logp != logp:
raise ValueError, self.__name__ + ': computed log-probability is NaN'
# Check if the value is smaller than a double precision infinity:
if logp <= d_neg_inf:
if self.verbose > 0:
raise ZeroProbability, self.errmsg + ": %s" %self._parents.value
else:
raise ZeroProbability, self.errmsg
return logp
def set_logp(self,value):
raise AttributeError, 'Potential '+self.__name__+'\'s log-probability cannot be set.'
logp = property(fget = get_logp, fset=set_logp, doc="Self's log-probability value conditional on parents.")
那里还发生了一些其他事情,例如在 logp
函数中执行名为 LazyFunction
的操作。 ,但这就是基本思想。
Q3) stochastic
装饰器有一些(更多)魔力,它使用代码自省(introspection)来确定 random
和 logp
子函数是否是在switchpoint
内定义。如果是,则使用 logp
子函数来计算 logp
,如果不是,则仅使用 switchpoint
本身。其源代码是 here :
# This gets used by stochastic to check for long-format logp and random:
if probe:
# Define global tracing function (I assume this is for debugging??)
# No, it's to get out the logp and random functions, if they're in there.
def probeFunc(frame, event, arg):
if event == 'return':
locals = frame.f_locals
kwds.update(dict((k,locals.get(k)) for k in keys))
sys.settrace(None)
return probeFunc
sys.settrace(probeFunc)
# Get the functions logp and random (complete interface).
# Disable special methods to prevent the formation of a hurricane of Deterministics
cur_status = check_special_methods()
disable_special_methods()
try:
__func__()
except:
if 'logp' in keys:
kwds['logp']=__func__
else:
kwds['eval'] =__func__
# Reenable special methods.
if cur_status:
enable_special_methods()
for key in keys:
if not kwds.has_key(key):
kwds[key] = None
for key in ['logp', 'eval']:
if key in keys:
if kwds[key] is None:
kwds[key] = __func__
同样,还有更多的事情发生,而且相当复杂,但这就是基本的想法。
关于python - PyMC 中的装饰器,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24005601/