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pyro

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灵活且可扩展的概率编程库，支持大规模数据处理与自定义推理

Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库，具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布，处理大规模数据集时具有较低的开销，并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发，现由社区和Broad Institute团队积极维护，并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型，用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域，Pyro提供了广泛的应用和支持。

PyroPyTorch深度概率编程Uber AILinux FoundationGithub开源项目
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Pyro：灵活可扩展的深度概率编程库

Pyro 是一个基于 PyTorch 构建的灵活、可扩展的深度概率编程库。它的设计理念是成为一个通用、可扩展、简约且灵活的概率编程工具。

核心特性

Pyro 具有以下几个突出的特点：

  1. 通用性：Pyro 是一个通用的概率编程语言，能够表示任何可计算的概率分布。

  2. 可扩展性：与手写代码相比，Pyro 在处理大规模数据集时几乎没有额外开销。

  3. 简约性：Pyro 采用小而强大的可组合抽象概念实现，使其易于维护和灵活使用。

  4. 灵活性：Pyro 在需要自动化时提供高级抽象，同时也允许专家轻松定制推断过程，以满足不同需求。

发展历程

Pyro 最初由 Uber AI 开发，现在由社区贡献者积极维护，其中包括来自 Broad Institute 的专门团队。2019年，Pyro 成为 Linux 基金会的项目，这为开源软件、开放标准、开放数据和开放硬件的协作提供了一个中立的平台。

安装方法

用户可以通过多种方式安装 Pyro：

  1. 使用 pip 安装稳定版：

    pip install pyro-ppl

  2. 从源代码安装：

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

  3. 安装带有额外包的版本：

    pip install pyro-ppl[extras]

  4. 安装开发版：

    pip install git+https://github.com/pyro-ppl/pyro.git

应用领域

Pyro 在多个领域都有应用，包括实验设计和时间事件建模等。用户可以通过阅读 Pyro 的博客文章来了解更多关于这些应用的信息。

社区支持

Pyro 拥有活跃的社区支持。用户可以通过官方文档、社区论坛和 GitHub 仓库获取帮助和贡献代码。此外，Pyro 还提供了丰富的示例和教程，帮助用户快速上手和深入学习。

总结

作为一个强大而灵活的概率编程工具，Pyro 为研究人员和开发者提供了一个理想的平台，用于构建和推断复杂的概率模型。无论是在学术研究还是工业应用中，Pyro 都展现出了巨大的潜力和价值。

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