pyro

---

开始使用 |文档 |社区 |贡献

Pyro 是一个基于 PyTorch 构建的灵活、可扩展的深度概率编程库。值得注意的是，它的设计考虑了以下原则：

• 通用：Pyro 是通用 PPL - 它可以表示任何可计算的概率分布。
• 可扩展：与手写代码相比，Pyro 可以以很少的开销扩展到大型数据集。
• 最小：Pyro 敏捷且可维护。它是通过一个强大的、可组合抽象的小核心来实现的。
• 灵活：Pyro 的目标是在需要时实现自动化，在需要时进行控制。这是通过高级抽象来表达生成和推理模型来实现的，同时允许专家轻松访问自定义推理。

Pyro 最初由 Uber AI 开发，现在由社区贡献者积极维护，其中包括 Broad Institute 的专门团队。 2019 年，Pyro 成为 Linux 基金会的一个项目，这是一个在开源软件、开放标准、开放数据和开放硬件方面进行协作的中立空间。

有关 Pyro 高层动机的更多信息，请查看我们的发布博客文章。如需其他博客文章，请查看 Pyro 中的实验设计和事件时间建模方面的工作。

安装中

安装稳定的 Pyro 版本

使用 pip 安装：

pip install pyro-ppl

从源安装：

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

使用额外的软件包安装：

要安装运行examples / tutorials目录中包含的概率模型所需的依赖项，请使用以下命令：

pip install pyro-ppl[extras] 

确保模型来自与您安装的 Pyro 源代码相同的发行版本。

安装 Pyro 开发分支

对于最新功能，您可以从源代码安装 Pyro。

使用 pip 安装 Pyro：

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

或者，使用extras依赖项来运行examples / tutorials目录中包含的概率模型：

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

从源安装 Pyro：

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

从 Docker 容器运行 Pyro

请参阅此处的说明。

引文

如果您使用 Pyro，请考虑引用：

 @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}
}