Pyro学习资料汇总 - 基于PyTorch的深度概率编程库

Pyro简介

Pyro是一个基于PyTorch的通用概率编程语言(PPL),由Uber AI Labs开发并开源。它能够灵活地表达深度概率模型,统一了现代深度学习和贝叶斯建模的优点。Pyro的设计遵循以下几个关键原则:

通用性:Pyro可以表示任何可计算的概率分布
可扩展性:Pyro可以处理大规模数据集,且额外开销很小
简洁性:Pyro由少量强大、可组合的抽象实现
灵活性:Pyro在需要自动化时提供自动化,需要控制时允许精细控制

Pyro Logo

安装Pyro

Pyro支持Python 3,可以通过pip安装:

pip install pyro-ppl

也可以从源码安装:

git clone https://github.com/pyro-ppl/pyro.git
cd pyro
pip install .[extras]

学习资源

1. 官方文档

Pyro官方文档 - 包含API参考、用户指南等

2. 教程

Pyro教程 - 官方提供的一系列教程,从基础到高级

3. 示例代码

Pyro GitHub仓库 - 包含大量可运行的示例代码

4. 社区

Pyro论坛 - 讨论问题、分享经验

5. 博客文章

Pyro发布博文 - 介绍Pyro的设计理念
实验设计文章 - Pyro在实验设计中的应用
时间序列建模 - 使用Pyro进行时间序列建模

进阶内容

NumPyro

NumPyro是Pyro的一个变种实现,基于NumPy和JAX。它在某些任务上可以获得超过100倍的速度提升。

引用Pyro

如果在研究中使用了Pyro,请考虑引用以下论文:

@article{bingham2019pyro,
  author    = {Eli Bingham and Jonathan P. Chen and Martin Jankowiak and 
               Fritz Obermeyer and Neeraj Pradhan and Theofanis Karaletsos and
               Rohit Singh and Paul A. Szerlip and Paul Horsfall and Noah D. Goodman},
  title     = {Pyro: Deep Universal Probabilistic Programming},
  journal   = {J. Mach. Learn. Res.},
  volume    = {20},
  pages     = {28:1--28:6},
  year      = {2019}
}

Pyro作为一个强大而灵活的概率编程工具,正在被越来越多的研究人员和工程师所使用。希望本文汇总的学习资源能够帮助读者更好地掌握和应用Pyro。如果您对Pyro有任何问题或经验分享,欢迎在Pyro论坛上与社区进行交流!