pyro

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Pyro es una biblioteca de programación probabilística profunda, flexible y escalable construida sobre PyTorch. En particular, fue diseñado teniendo en cuenta estos principios:

• Universal : Pyro es una PPL universal: puede representar cualquier distribución de probabilidad computable.
• Escalable : Pyro escala a grandes conjuntos de datos con poca sobrecarga en comparación con el código escrito a mano.
• Mínimo : Pyro es ágil y mantenible. Se implementa con un pequeño núcleo de poderosas abstracciones componibles.
• Flexible : Pyro apunta a la automatización cuando la desees y al control cuando lo necesites. Esto se logra mediante abstracciones de alto nivel para expresar modelos generativos y de inferencia, al tiempo que permite a los expertos un fácil acceso para personalizar la inferencia.

Pyro se desarrolló originalmente en Uber AI y ahora lo mantienen activamente los contribuyentes de la comunidad, incluido un equipo dedicado del Broad Institute. En 2019, Pyro se convirtió en un proyecto de la Fundación Linux, un espacio neutral para la colaboración en software de código abierto, estándares abiertos, datos abiertos y hardware abierto.

Para obtener más información sobre la motivación de alto nivel para Pyro, consulte nuestra publicación de blog de lanzamiento. Para publicaciones de blog adicionales, consulte el trabajo sobre diseño experimental y modelado de tiempo hasta eventos en Pyro.

Instalación

Instalación de una versión estable de Pyro

Instalar usando pip:

pip install pyro-ppl

Instalar desde la fuente:

git clone [email protected]:pyro-ppl/pyro.git
cd pyro
git checkout master  # master is pinned to the latest release
pip install .

Instalar con paquetes adicionales:

Para instalar las dependencias necesarias para ejecutar los modelos probabilísticos incluidos en los directorios de examples / tutorials , utilice el siguiente comando:

pip install pyro-ppl[extras] 

Asegúrese de que los modelos provengan de la misma versión del código fuente de Pyro que instaló.

Instalando la rama de desarrollo de Pyro

Para funciones recientes, puede instalar Pyro desde la fuente.

Instale Pyro usando pip:

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

o, con la dependencia extras para ejecutar los modelos probabilísticos incluidos en los directorios de examples / tutorials :

pip install git+https://github.com/pyro-ppl/pyro.git#egg=project[extras]

Instale Pyro desde la fuente:

git clone https://github.com/pyro-ppl/pyro
cd pyro
pip install .  # pip install .[extras] for running models in examples/tutorials 

Ejecutando Pyro desde un contenedor Docker

Consulte las instrucciones aquí.

Citación

Si usa Pyro, considere citar:

 @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},
  url       = {http://jmlr.org/papers/v20/18-403.html}
}