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我想将中间文件存储在 Stan 的概率编程步骤中，例如fit对象，请参见下面的 SWE，以便我可以稍后加载它以供以后使用。Stan 用 C++ 编译模型，每次运行后，我不想再次重新运行模型，我想将它们存储到文件系统中以供以后分析。

使用 PyStan 存储 Stan 对象的最佳方式是什么？换句话说，如何将 stan 对象存储为二进制文件，以及存储结果的最可行方法是什么，以便以后无需再次运行它们？

小型工作示例（来源此处）

schools_code = """
data {
    int<lower=0> J; // number of schools
    real y[J]; // estimated treatment effects
    real<lower=0> sigma[J]; // s.e. of effect estimates
}
parameters {
    real mu;
    real<lower=0> tau;
    real eta[J];
}
transformed parameters {
    real theta[J];
    for (j in 1:J)
    theta[j] = mu + tau * eta[j];
}
model {
    eta ~ normal(0, 1);
    y ~ normal(theta, sigma);
}
"""

schools_dat = {'J': 8,
               'y': [28,  8, -3,  7, -1,  1, 18, 12],
               'sigma': [15, 10, 16, 11,  9, 11, 10, 18]}

sm = pystan.StanModel(model_code=schools_code)
fit = sm.sampling(data=schools_dat, iter=1000, chains=4)
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1 回答 1

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你有几个选择......其中最好的是泡菜

import pickle
with open('fit.pkl', 'wb') as pickle_out:
    pickle.dump(fit, pickle_out)

另一个选择是 pandas ...但是虽然这保留了样本，但它不再是 StanFit4Model 对象。

import pandas as pd
fit.to_dataframe().to_csv(‘fit.csv’, encoding='utf-8')
于 2018-10-16T00:46:17.213 回答