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pyro.ai - 结合重新参数化和自动枚举时的问题
我正在尝试在 pyro 中复制numpyro 中的annotators.py示例。
更详细地说，当与 pyro 中离散变量的自动枚举相结合时，重新参数化会产生问题。
下面的代码与 numpyro 示例完全相同，除了从 jax 到 torch 的明显转换。
在使用 NUTS 的第一次 MCMC 迭代中（遵循 numpyro 示例），我得到以下调试打印
在第二次迭代中，c枚举时，我得到以下调试打印
令我困惑的是betasize 从(5, 4, 4)变为的事实(4, 4)。当我删除重新参数化时，这不会发生。
关于在哪里寻找以了解会发生什么的任何建议？
非常感谢您抽出宝贵时间。
最好的，彼得罗
也发布在 pyro 论坛上：问题。