[Pyro] 基础构件 | 随机性sample | 可学习参数param | 批量处理plate

链接：https://docs.pyro.ai/en/stable/

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docs：Pyro

Pyro 是一个基于 PyTorch 构建的**深度概率编程语言**，支持用户构建、组合和学习复杂概率模型。其核心架构包含：

• 基础构件：定义随机变量与可学习参数
• 概率分布：描述不确定性
• 效果处理器（Poutine）：动态调整程序行为
• 推理算法：整合SVI与MCMC等优化方法
• 参数存储库：集中管理可学习参数
• PyroModule：实现神经网络与概率模型的无缝集成

架构

章节导航

1. 基础构件
   
2. 概率分布
   
3. 参数存储库(ParamStore)
   
4. 效果处理器(Poutine)
   
5. 优化器(Optim)
   
6. 推理算法(Infer)
   
7. PyroModule
   

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第一章：基础构件

欢迎来到Pyro的精彩世界(｡･∀･)

在本章中，我们将深入探索构建概率模型的核心机制——“基础构件”。

这些构件如同烹饪食谱中的基础食材，是构建概率世界的基本指令单元。

核心理念

设想我们需要建立计算机模型来模拟不确定性事件

例如咖啡店每小时客流量波动，或根据学习时长预测学生考试通过概率。真实世界的这些现象都具有随机性特征。

构建此类模型需要三个关键步骤：

1. 定义随机事件：“客户数量遵循特定模式的随机分布”
2. 声明可学习参数：“客户平均数量可能随时间变化，模型需从数据中自主发现规律”
3. 处理事件集合：“拥有多时段的客户数据，各时段客流量相互独立”

这正是Pyro基础构件的核心价值~

这些特殊函数能将上述概念转化为Python代码，构建Pyro可识别并用于学习的"概率程序"。

三大核心构件包括：

• pyro.sample：生成随机变量（如"从牌堆抽卡"）
• pyro.param：声明可学习参数（如"调整配方糖量"）
• pyro.plate：声明数据批次的独立性（如"为烤盘每个饼干重复操作"）

让我们深入解析每个构件。

1. pyro.sample：引入随机性

pyro.sample是模型引入随机性的核心方式。使用该构件即告知Pyro：“此处需从指定概率分布抽取随机值”

使用范例

调用pyro.sample时需指定随机变量name和分布对象：

import pyro
import pyro.distributions as dist
import torchdef coin_flip_model():# 定义伯努利分布（类似抛硬币：0反面，1正面）# 设置0.5的正面概率coin_prob = torch.tensor(0.5)# 使用pyro.sample从该分布抽取名为"flip"的随机变量flip = pyro.sample("flip", dist.Bernoulli(coin_prob))return flip# 运行简单模型
outcome = coin_flip_model()
print(f"抛硬币结果: {int(outcome)}")

运行机制：执行coin_flip_model()时，pyro.sample会从Bernoulli(0.5)分布抽取0或1的随机值，每次运行可能获得不同结果，如同真实抛硬币！

底层实现原理

pyro.sample并非简单函数调用，而是创建描述随机事件的"消息对象"（包含名称、分布等信息）。

该消息通过称为"poutine effect handler stack"的内部系统处理（详见Poutine），实现执行过程记录，这对推理算法至关重要。

简化执行流程：

2. pyro.param：声明可学习参数

概率模型常包含需从数据学习的参数。例如模拟偏置硬币时，需根据观测数据学习实际正面概率。

pyro.param正是声明此类可学习参数的核心构件。

使用范例

调用pyro.param需指定参数name和初始值（PyTorch张量），Pyro将自动管理参数优化：

import pyro
import pyro.distributions as dist
import torchdef learnable_coin_model():# 声明名为"coin_bias"的可学习参数# 初始值设为0.5（公平硬币假设）# 参数值将由Pyro存储和更新coin_bias = pyro.param("coin_bias", torch.tensor(0.5, requires_grad=True))# 确保偏置值在[0,1]区间（概率约束）# 使用torch.sigmoid将任意实数映射到[0,1]# 约束与分布的深入解析见[Distributions](02_distributions_.md)constrained_bias = torch.sigmoid(coin_bias)# 基于可学习偏置进行伯努利采样flip = pyro.sample("flip", dist.Bernoulli(constrained_bias))return flip# 运行模型仍会获得随机结果
# 参数学习过程将在后续推理算法中实现
_ = learnable_coin_model()# 访问当前参数值
current_bias = pyro.param("coin_bias")
print(f"当前可学习硬币偏置(初始): {current_bias.item()}")

运行机制：通过pyro.param声明参数后，Pyro将识别其为可优化参数。requires_grad=True是PyTorch标准参数，用于梯度追踪，这对优化过程至关重要。

底层实现原理

调用pyro.param时，Pyro会访问全局"参数存储库"。

该存储库类似特殊字典，集中管理所有可学习参数。

• 新参数会被初始化存储

• 已有参数则返回当前值，实现模型不同组件间的参数共享。

详细机制见参数存储库，简化流程：

3. pyro.plate：处理独立性与批次

处理多独立数据点时（如100次抛硬币实验），逐次调用pyro.sample效率低下。pyro.plate通过声明代码块的独立性，支持批量处理。

使用范例

通过上下文管理器使用pyro.plate，指定name、数据总量及可选批次大小：

import pyro
import pyro.distributions as dist
import torchdef hundred_flips_model():# 声明可学习硬币偏置coin_bias = pyro.param("coin_bias", torch.tensor(0.5, requires_grad=True))constrained_bias = torch.sigmoid(coin_bias)# 声明100次独立抛硬币实验# 'data'为唯一标识名# '100'为独立事件总数with pyro.plate("flips_plate", 100):# 该代码块内的pyro.sample调用将视为100次独立采样# 单行代码实现100个独立"flip"采样点flips = pyro.sample("flip", dist.Bernoulli(constrained_bias))# flips将是包含100次结果的张量return flips# 运行模型
all_outcomes = hundred_flips_model()
print(f"100次抛硬币结果维度: {all_outcomes.shape}")
print(f"前10次结果: {all_outcomes[:10].int().tolist()}")

运行机制：pyro.plate实现向量化采样，flips变量成为包含100元素的PyTorch张量，大幅提升大数据集处理效率。

支持子采样处理大规模数据：

import pyro
import pyro.distributions as dist
import torchdef mini_batch_flips_model():coin_bias = pyro.param("coin_bias", torch.tensor(0.5, requires_grad=True))constrained_bias = torch.sigmoid(coin_bias)total_flips = 1000  # 假设总样本量batch_size = 100    # 单次处理100样本# 使用带子采样的pyro.platewith pyro.plate("flips_plate", total_flips, subsample_size=batch_size) as ind:# ind提供当前批次索引print(f"处理批次大小: {len(ind)}")# 模拟大数据集子采样flips_batch = pyro.sample("flip", dist.Bernoulli(constrained_bias).expand([len(ind)]).to_independent(1))# 注：expand和to_independent用于匹配批次维度，暂不需深究# 实际应用中可通过ind索引数据子集print(f"采样批次维度: {flips_batch.shape}")_ = mini_batch_flips_model()

运行机制：带subsample_size的pyro.plate会从1000样本中随机抽取100个索引。

Pyro自动处理概率缩放，确保推理算法正确运作，这对大规模数据处理至关重要。

底层实现原理

pyro.plate通过向运行时栈添加特殊"messenger"，通知代码块内的pyro.sample处理批次维度和独立性。当使用子采样时，自动应用缩放因子确保推理正确性。具体实现详见Poutine。

总结

本章解析了Pyro三大基础构件：

构件	功能定位	类比说明
pyro.sample	定义随机变量	随机抽牌
pyro.param	声明可学习参数	调整配方成分
pyro.plate	声明数据批次的独立性	批量处理饼干制作步骤

这些构件是构建概率模型的核心语言。

通过组合运用，可实现强大灵活的模型构建。

掌握基础构件后，下一步是理解如何描述各类随机现象，这将引导我们进入概率分布的探索。