问题标签 [numpyro]
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pytorch - NumPyro vs Pyro：为什么前者快 100 倍，我什么时候应该使用后者？
来自 Pytorch-Pyro 的网站：
我们很高兴地宣布发布 NumPyro，这是一个由 NumPy 支持的 Pyro，使用 JAX 进行自动微分和 JIT 编译，HMC 和 NUTS 的加速超过 100 倍！
我的问题：
- NumPyro（超过 Pyro）的性能增益（有时是 340 倍或 2 倍）究竟来自哪里？
- 更重要的是，为什么（更确切地说，在哪里）我会继续使用 Pyro？
额外的：
- 与 Tensorflow Probability 相比，我应该如何查看 NumPyro 的性能和功能，以决定在哪里使用哪个？
python - 用于多个输入变量的 JAX 自定义 VJP 函数不适用于 NumPyro/HMC-NUTS
我正在尝试使用自定义 VJP（矢量雅可比积）函数作为 numpyro 中 HMC-NUTS 的模型。我能够制作一个适用于 HMC-NUTS 的单变量函数，如下所示：
在这里，我手动定义了 h(x)=sin(x)。然后，我做了一个测试数据
在这种情况下，我能够在 NumPyro 中执行 HMC-NUTS
有用。
但是，如果我将多变量函数定义为，
然后执行 HMC-NUTS 作为
然后我得到一个错误
我怀疑我的函数中的输出形状是错误的。但是，经过各种尝试改变形状后，我无法弄清楚出了什么问题。
python - 找不到 numpyro.render_model
我正在使用 NumPyro 中的贝叶斯模型。这是一个相对较新的图书馆。我尝试按照 Numpyro 手册来可视化我的模型：http: //num.pyro.ai/en/latest/tutorials/model_rendering.html
我的代码返回：
“模块‘numpyro’没有属性‘render_model’”
我想知道这是一个错误还是我做错了什么。谷歌搜索没有返回任何相关结果。
任何帮助，将不胜感激。谢谢你。
python - numpyro 中是否存在广义正态分布函数？
numpyro 中是否存在广义正态分布函数？我可以找到 dist.Normal 但不是广义的正常。
scikit-learn - 时间序列的高斯过程内核：一个内核用于 t<0，一个内核用于 t>0，这可能吗？
我有小时间序列， (t_i, Y_i)_{i<N} （N ~ 20 并且从一个到另一个变化）。现在，我知道对于某些 t_i <0 的行为与 t_i>0 的行为不同，并且从一个系列到另一个系列，切割两个进程时区的索引“i”是不同的。好吧，似乎我可以独立地为时区煮一个内核，但我在徘徊，是否可以粘合两个内核？
如果你给我举个例子，我可以使用 scikit-learn 或 numpyro 或 pytorch。谢谢