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TL;DR

変数に対する処理は基本的にインターセプターで対応する方針のため, 対数確率も同様に対応.

コミット

2018/07/01のコミットです.

make target_log_prob_fn to use class based interceptor · pymc-devs/pymc4@f223e4e · GitHub

以下が変更対象ファイルです.

pymc4/init.py
- import追加: from .inference.sampling.sample import sample
pymc4/model/base.py
pymc4/util/interceptors.py

target_log_prob_fn - pymc4/model/base.py

states 変数に unobserved と observed のkey:valueを格納し, interceptors.CollectLogProb で states のインターセプト処理をしている. この CollectLogProb 内で対数確率の計算を行っている. その結果がリストで返るため, 最後に sum で合計を計算している.

    def target_log_prob_fn(self, *args, **kwargs):  # pylint: disable=unused-argument
        """
        Pass the states of the RVs as args in alphabetical order of the RVs.
        Compatible as `target_log_prob_fn` for tfp samplers.
        """

        def log_joint_fn(*args, **kwargs):  # pylint: disable=unused-argument
            states = dict(zip(self.unobserved.keys(), args))
            states.update(self.observed)
            log_probs = []
            interceptor = interceptors.CollectLogProb(states)
            with ed.interception(interceptor):
                self._f(self._cfg)

            log_prob = sum(interceptor.log_probs)
            return log_prob
        return log_joint_fn