pomegranate

pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch,提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色,实现了高度的灵活性和效率。

pomegranatePyTorch概率建模GPU支持混合精度支持Github开源项目

pomegranate 项目介绍

概述

pomegranate 是一个用于概率建模的开源库,以其模块化实现而著称,并将所有模型视为概率分布。在这个库中,可以方便地将不同类型的分布(如正态分布、高斯混合模型等)加入到混合模型中,创建多样化的组合。同时,贝叶斯网络和隐马尔可夫模型也可以无缝地整合到这些组合中,提供了其他概率建模工具所无法达到的灵活性。

在最近的1.0.0版本中,pomegranate 被完全重写,采用 PyTorch 作为计算后端,替代了旧的 Cython。这个重写不仅使库更加高效,还修正了许多设计上的不足,并且大大简化了代码和提高了性能。

安装

用户可以通过以下命令进行安装:

pip install pomegranate

如果需要使用重写前最后一个使用 Cython 的版本,可以安装:

pip install pomegranate==0.14.8

重写的动机

pomegranate 的重写源于以下几点:

  • 速度:使用本地 PyTorch 通常比之前手动优化的 Cython 代码快。
  • 功能:PyTorch 自带的功能(如序列化、混合精度计算及 GPU 支持)可以直接用于 pomegranate,而无需额外工作。
  • 社区贡献:使用 Cython 使得库的扩展变得困难,而 PyTorch 极大减少了扩展新功能的工作量。
  • 互操作性:新的后端使得 pomegranate 可以更好地与 PyTorch 生态系统中的已有项目和资源集成。

高级变化

  • 整个代码库被重写为 PyTorch,所有模型均为 torch.nn.Module 的实例。这一重写由一个包含800多个单元测试的全面测试套件来保障。
  • 所有模型支持 GPU 及混合精度计算,数据缺失值可以通过 torch.masked.MaskedTensor 对象处理。
  • 默认情况下,所有分布都可处理多维数据,并独立对待每个特征。
  • 隐马尔可夫模型被拆分为 DenseHMMSparseHMM,分别用于稠密和稀疏的转移矩阵。

性能提升

大多数方法在1.0.0版本中较之前版本有显著的性能提升,特别是在处理大规模和复杂数据时。与之前版本中不同的是,贝叶斯网络结构学习(除了 Chow-Liu 树构建外)仍未完成并且性能亦未显著提升。

新功能

  1. GPU 支持:所有分布和方法都支持 GPU,操作与普通的 PyTorch 代码一致。

  2. 混合精度:尽管 pomegranate 使用的操作比大部分神经网络复杂,因此有时效果有限,但依然支持低精度操作,未来有望得到更多优化。

  3. 序列化:使用 PyTorch 模块的标准方法进行序列化和反序列化,具体过程与其他 PyTorch 模型一致。

  4. 缺失值处理:支持通过 torch.masked.MaskedTensor 对象管理缺失数据,但目前部分分布尚不支持。

  5. 先验概率和半监督学习:更新版本允许在混合模型、贝叶斯分类器和隐马尔可夫模型中输入先验概率,进而支持半监督学习。

总结

pomegranate 通过模块化的实现及对全部模型的概率分布定位,令人得以便捷地构建和操作复杂概率模型。新版的重大重写带来了性能上的提升与功能的扩展,不但提升了软件质量,也为更广泛的社区贡献和集成创造了条件。这使得 pomegranate 成为一个在处理概率建模任务中非常实用的工具,尤其是对那些既需要灵活性又希望高效性能的用户。

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