基于 Python 的深度概率编程语言 Pyro

码农软件 · 软件分类 · 机器学习/深度学习 · 2019-08-06 09:43:03

软件介绍

Pyro 是 Uber AI 实验室开源的一款深度概率编程语言(PPL),基于 Python 与 PyTorch 之上,专注于变分推理,同时支持可组合推理算法。 Pyro 能够实现灵活而富有表现力的深度概率建模,将现代深度学习和贝叶斯建模的优点结合起来。旨在加速上述技术的研究与应用,更大地惠及人工智能社区。

设计目标:

  • 通用性:Pyro 可表征任何可计算的概率分布。

  • 可扩展性:Pyro 可以很小的开销扩展到大型数据集。

  • 最轻量:Pyro 由一个强大的、可组合的抽象化小核心构成,灵活且可维护。

  • 灵活性:Pyro 的目标是在你想要的时候实现自动化,在你需要的时候进行控制。

实现方式:

  • 通用性:通过从一种通用性语言(任意的 Python 代码)开始迭代和递归,然后添加随机采样、观测和推理。

  • 可扩展性:通过建立现代黑箱优化技术,其使用数据的小批量进行近似推理。

  • 最轻量:Pyro 是由少量强大而可组合的抽象概念实现的。任何繁重的工作都会尽可能用 PyTorch 和其它的库完成。

  • 灵活性:使用高级的抽象概念表达生成和推理模型,同时允许专家自定义推理。

安装方式:

先安装 PyTorch

再通过 pip:

Python 2.7.*:

pip install pyro-ppl

Python 3.5:

pip3 install pyro-ppl

Install from source:

git clone git@github.com:uber/pyro.git
cd pyro
pip install .

本文地址:https://codercto.com/soft/d/11755.html

数据结构

数据结构

邓俊辉 / 清华大学出版社 / 2013-9 / 39.00元

《清华大学计算机系列教材:数据结构(C++语言版)(第3版)》按照面向对象程序设计的思想,根据作者多年的教学积累,系统地介绍各类数据结构的功能、表示和实现,对比各类数据结构适用的应用环境;结合实际问题展示算法设计的一般性模式与方法、算法实现的主流技巧,以及算法效率的评判依据和分析方法;以高度概括的体例为线索贯穿全书,并通过对比和类比揭示数据结构与算法的内在联系,帮助读者形成整体性认识。一起来看看 《数据结构》 这本书的介绍吧!

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