从 C++ 程序调用 Stan 例程

Question

我读到here 说可以（而且我解释得很简单）从 C++ 程序调用 Stan 例程。

我有一些复杂的对数似然函数，我用 C++ 编写了这些函数，但我真的不知道如何使用 Stan 语言编写它们。是否可以使用我已经用 C++ 编写的对数似然函数在 Stan 中调用 Monte Carlo 例程？如果是这样，有什么例子吗？

这似乎是一件很自然的事情，但我找不到任何关于如何做到这一点的示例或指示。

Answer 1

经过进一步审查（您可能不想接受我之前的回答），您可以试试这个：在 functions 块中编写一个具有用户定义函数的 .stan 程序，该程序具有正确的签名（和解析）但基本上什么也没做。像这样 functions { real foo_log(real[] y, vector beta, matrix X, real sigma) { return not_a_number(); // replace this after parsing to C++ } } data { int<lower=1> N; int<lower=1> K; matrix[N,K] X; real y[N]; } parameters { vector[K] beta; real<lower=0> sigma; } model { y ~ foo(beta, X, sigma); // priors here } 然后，使用 CmdStan 编译该模型，这将生成一个 .hpp 文件作为中间步骤。在foo_log 的正文中编辑该 .hpp 文件以调用您的模板化 C++ 函数以及 #include 定义您的内容的头文件。然后重新编译并执行二进制文件。

这实际上可能对您有用，但是如果您所做的任何事情都具有广泛的用途，我们希望您贡献 C++ 的东西。

Answer 2

我认为您的问题与您所链接的问题有点不同。他有一个完整的 Stan 程序并想从 C++ 驱动它，而您问是否可以通过调用外部 C++ 函数来评估对数似然度来规避编写 Stan 程序。但这不会让你走得太远，因为你仍然必须以 Stan 可以处理的形式传递数据，向 Stan 声明未知参数是什么（加上它们的支持）等等。所以，我认为你不能（或应该）避免学习 Stan 语言。

但是将 C++ 函数暴露给 Stan 语言是相当容易的，这基本上只需将您的 my_loglikelihood.hpp 文件添加到 ${STAN_HOME}/lib/stan_math_${VERSION}/stan/math/ 下的正确位置，然后在该子目录中的 math.hpp 文件中添加一条包含语句，并编辑${STAN_HOME}/src/stan/lang/function_signatures.h。那时，您的 .stan 程序可能看起来很简单 data { // declare data like y, X, etc. } parameters { // declare parameters like theta } model { // call y ~ my_logliklihood_log(theta, X) } 但我认为你问题的真正答案是，如果你已经编写了一个 C++ 函数来评估对数似然，那么用 Stan 语言重写它应该不会超过几分钟。 Stan 语言非常类似于 C，因此更容易将 .stan 文件解析为 C++ 源文件。这是我为回归上下文中条件高斯结果的对数似然编写的 Stan 函数： functions { /** * Increments the log-posterior with the logarithm of a multivariate normal * likelihood with a scalar standard deviation for all errors * Equivalent to y ~ normal(intercept + X * beta, sigma) but faster * @param beta vector of coefficients (excluding intercept) * @param b precomputed vector of OLS coefficients (excluding intercept) * @param middle matrix (excluding ones) typically precomputed as crossprod(X) * @param intercept scalar (assuming X is centered) * @param ybar precomputed sample mean of the outcome * @param SSR positive precomputed value of the sum of squared OLS residuals * @param sigma positive value for the standard deviation of the errors * @param N integer equal to the number of observations */ void ll_mvn_ols_lp(vector beta, vector b, matrix middle, real intercept, real ybar, real SSR, real sigma, int N) { increment_log_prob( -0.5 * (quad_form_sym(middle, beta - b) + N * square(intercept - ybar) + SSR) / square(sigma) - # 0.91... is log(sqrt(2 * pi())) N * (log(sigma) + 0.91893853320467267) ); } } 这基本上只是我将原本可能是 C 语法的内容转储到 Stan 语言的函数体中，然后可以在 .stan 程序的 model 块中调用。

所以，简而言之，我认为将 C++ 函数重写为 Stan 函数可能是最简单的。但是，您的对数似然可能涉及一些奇异的东西，目前没有相应的 Stan 语法。在这种情况下，您可以退回到将该 C++ 函数公开给 Stan 语言，并在理想情况下向 GitHub 上 stan-dev 下的数学和 stan 存储库发出拉取请求，以便其他人可以使用它（尽管那时您还必须编写单元测试、文档等）。