pyro

---

Начало работы | Документация | Сообщество | Содействие

Pyro — это гибкая масштабируемая библиотека глубокого вероятностного программирования, построенная на PyTorch. Примечательно, что он был разработан с учетом следующих принципов:

• Универсальный : Pyro — это универсальный PPL, он может представлять любое вычислимое распределение вероятностей.
• Масштабируемость : Pyro масштабируется до больших наборов данных с небольшими накладными расходами по сравнению с написанным вручную кодом.
• Минимальный : Pyro маневрен и удобен в обслуживании. Он реализован с помощью небольшого ядра мощных компонуемых абстракций.
• Гибкость : Pyro стремится к автоматизации, когда вы этого хотите, и к контролю, когда вам это нужно. Это достигается с помощью абстракций высокого уровня для выражения генеративных моделей и моделей вывода, при этом предоставляя экспертам легкий доступ к настройке вывода.

Первоначально Pyro был разработан в Uber AI и сейчас активно поддерживается участниками сообщества, в том числе специальной командой в Broad Institute. В 2019 году Pyro стал проектом Linux Foundation, нейтральным пространством для сотрудничества в области программного обеспечения с открытым исходным кодом, открытых стандартов, открытых данных и открытого оборудования.

Дополнительную информацию о высоком уровне мотивации для Поджигателя можно найти в нашем стартовом блоге. Дополнительные публикации в блоге можно найти в работе над экспериментальным дизайном и моделированием времени до события в Pyro.

Установка

Установка стабильной версии Pyro

Установите с помощью pip:

pip install pyro-ppl

Установить из исходников:

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

Установить с дополнительными пакетами:

Чтобы установить зависимости, необходимые для запуска вероятностных моделей, включенных в каталоги examples / tutorials , используйте следующую команду:

pip install pyro-ppl[extras] 

Убедитесь, что модели взяты из той же версии исходного кода Pyro, что и установленная вами.

Установка ветки разработки Pyro

Для получения последних функций вы можете установить Pyro из исходного кода.

Установите Pyro с помощью pip:

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

или, с помощью extras зависимости, для запуска вероятностных моделей, включенных в каталоги examples / tutorials :

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

Установите Pyro из исходников:

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

Запуск Pyro из Docker-контейнера

См. инструкции здесь.

Цитирование

Если вы используете Pyro, пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования:

 @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}
}