python - 如何保存/恢复 AdaptiveMetropolis 步骤方法状态？

Question

我一直在运行一些相当昂贵的模型，而且老化时间很长。我想保存和恢复 AdaptiveMetropolis 步骤方法的状态（至少）以减少老化时间。有没有推荐的方法来做到这一点，或者我应该只是腌制dict 并在我想重新启动时step_method.current_state()尝试从腌制数据中更新step_method.C,和其他人？step_method.proposal_sd

（来自已弃用的 Google Group 论坛的交叉帖子：https ://groups.google.com/forum/#!topic/pymc/6U72WuuXmMo ）

Answer 1

您是否尝试过使用save_stateandrestore_sampler_state方法？它们应该适用于任何非s​​qlite 后端（例如pickle、txt）。前者应将采样器信息保存到数据库中；这是一个例子：

    {'stochastics': {'alpha': array([-0.20073951]), 'beta': array([ 2.77634734])}, 'step_methods': {'AdaptiveMetropolis_beta_alpha': {'C': array([[ 41.28628017,   2.79567393],
       [  2.79567393,   1.8832875 ]]), '_trace': [array([ 10.4010084 ,   1.48321645]), ... [ 0.43509455,  1.30152996]]), 
       'accepted': 69.0, 'shrink_if_necessary': False}}, 
       'sampler': {'status': 'ready', '_iter': 2000, '_tune_interval': 1000, '_tuned_count': 0, '_tune_throughout': True, '_burn_till_tuned': False, '_current_iter': 2000, '_burn': 0, '_thin': 1}}