Python PyTorch Pyro - 多元分布答案

【问题标题】：Python PyTorch Pyro - Multivariate DistributionsPython PyTorch Pyro - 多元分布
【发布时间】：2020-08-27 23:30:00
【问题描述】：

如何在 Pyro 中对多元分布进行采样？我只想要一个(M, N) Beta 发行版，但以下不起作用：

impor torch
import pyro
with pyro.plate("theta_plate", M):
    theta = pyro.sample("theta",
                        pyro.distributions.Beta(concentration0=torch.ones(N),
                                                concentration1=torch.ones(N)))

【问题讨论】：

标签： python pytorch pyro.ai

【解决方案1】：

使用to_event(n) 声明依赖样本。

import torch
import pyro
import pyro.distributions as dist

def model(N, M):
    with pyro.plate("theta_plate", M):
        theta = pyro.sample("theta", dist.Beta(torch.ones(N),1.).to_event(1))
    return theta


if __name__ == '__main__':
    print(model(10,12).shape) # (10,12)

【讨论】：

【解决方案2】：

对于 PyTorch 和 Pyro 发行版，语法相同：

import pyro.distributions as dist

samples = dist.Beta(2, 2).sample([200]) # Will draw 200 samples.

除非您只是想对分布进行抽样，否则您不需要板的概念。

【讨论】：

我不明白。我确实希望板块概念表明从 $N$ 维度提取的 $M$ 在给定分布参数的情况下是条件独立的。这不正是盘子的用途吗？