Modelクラスの初期化処理 [e334115, d07338e, 93bc07b] - pymc4のソースコード読んでみた
TL;DR
- まずは
Modelクラスの初期化処理系のメソッドを読んでみます。__init__: 初期化処理いろいろdefine:self._fを設定して変数初期化しているようですが、今のところテスト用のヘルパー関数に見えますconfigure: 設定を上書きして変数初期化_init_variables: 次回読みます
コミット
2018/06/09から2018/06/11の間のコミットです。
- tmp · pymc-devs/pymc4@e334115 · GitHub
- restructure + test point implementation · pymc-devs/pymc4@d07338e · GitHub
- fixes · pymc-devs/pymc4@93bc07b · GitHub
Model - pymc4/model/base.py
init
初期化処理内では、以下プロパティを設定しているみたいです。
- _cfg: 設定情報
- name: モデルの名称（任意）
- _f:
Noneを設定してるので、後で使用されると推測 - _variables:
Noneを設定してるので、後で使用されると推測 - _observed:
dict()で初期化してるので、key（RandomVariableの名前）とvalue（RandomVariableのインスタンス）が入ると推測 - session: tensorflowの
sessionを初期化もしくは引数から設定しているだけです。
class Model(object): def __init__(self, name=None, graph=None, session=None, **config): self._cfg = Config(**config) self.name = name self._f = None self._variables = None self._observed = dict() if session is None: session = tf.Session(graph=graph) self.session = session
configure
_cfg を上書きして _init_variables を呼んでいるだけです。
def configure(self, **override): self._cfg.update(**override) self._init_variables() return self
define
引数の f を設定して、 _init_variables を呼んでいるだけです。
def define(self, f): self._f = f self._init_variables() return f
pymc4/model/base.py の最下段で以下のように define が使われています。
@biwrap.biwrap def inline(f, **kwargs): model = Model(**kwargs) model.define(f) return model
inline は tests/test_model.py 内の以下にある通り、まずはテスト実行時のヘルパー関数のように使用されています。
def test_testvalue(): @pm.inline def model(cfg): ed.Normal(0., 1., name='normal')
つまり、define 内の self._f には def model(cfg) の関数が設定されることがわかります（以下は擬似コードです）
self._f = def model(cfg): ed.Normal(0., 1., name='normal')
_init_variables
この辺りは interceptors 周りの動きが分からないと理解できなそうなので、次回読もうと思います。
def _init_variables(self): info_collector = interceptors.CollectVariablesInfo() with self.graph.as_default(), ed.interception(info_collector): self._f(self.cfg) self._variables = info_collector.result
