Turing.jl v0.38.0版本发布:动态概率编程的重大升级
Turing.jl是Julia生态系统中领先的概率编程语言(PPL)框架,它允许用户使用灵活的语法构建复杂的概率模型,并支持多种高效的推断算法。本次发布的v0.38.0版本带来了多项重要改进,特别是在子模型处理和Gibbs采样器方面有显著增强。
动态概率编程的重大改进
本次升级中最重要的变化是DynamicPPL兼容性提升至0.36版本,这带来了子模型前缀处理和条件设置的重大改进。在概率编程中,子模型是构建复杂层次模型的基础组件,新版本使得子模型中的变量表示更加直观和一致。
在之前的版本中,子模型变量会以类似var"a.x"
的形式表示,而现在则采用更自然的a.x
形式。这种改变不仅使变量名更易读,还保持了与Julia语言本身对象访问语法的一致性。例如:
@model inner() = x ~ Normal()
@model outer() = a ~ to_submodel(inner())
现在keys(VarInfo(outer()))
将返回[@varname(a.x)]
而非之前的[@varname(var"a.x")]
。这种表示方式的改进使得模型结构更加清晰,调试也更加方便。
条件设置的灵活性提升
新版本还改进了条件设置的处理方式。现在用户可以选择在外部模型或内部模型上设置条件,这种灵活性使得模型构建更加直观。例如:
# 在外部模型上设置条件
outer() | (@varname(a.x) => 1.0)
# 在内部模型上设置条件
inner() | (@varname(x) => 1.0)
特别值得注意的是,即使在内部模型上设置条件后,再将其作为子模型使用时,这些条件仍然会正确应用。这种一致性保证大大简化了复杂模型的构建过程。
Gibbs采样器的功能扩展
Gibbs采样是马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法中的重要算法,特别适合处理高维参数空间。本次版本中,Turing.jl的Gibbs采样器现在支持更复杂的变量名形式,包括数组索引和字段访问。
例如,现在可以这样使用Gibbs采样器:
@model function f()
x = Vector{Float64}(undef, 2)
x[1] ~ Normal()
return x[2] ~ Normal()
end
sample(f(), Gibbs(@varname(x[1]) => MH(), @varname(x[2]) => MH()), 100)
这种改进使得Gibbs采样能够处理更复杂的模型结构,特别是那些包含数组或复合类型参数的模型。性能方面,简单变量名(如x
)的处理保持了原有的高效性,而带有字段访问的变量名(如x.a
)也能达到相近的性能。虽然带有索引的变量名(如x[1]
)可能在性能上略有下降,但这已经是一个显著的进步,因为之前这些情况根本无法处理。
其他改进
除了上述主要变化外,本次发布还包括:
- 优化函数增加了
check_model
参数,提供了更多的控制选项 - 文档字符串更新以支持非标识符形式的变量名
- 自动分配PR的工作流程改进
这些改进共同使得Turing.jl在构建复杂概率模型时更加灵活和强大,同时也保持了框架的易用性和性能优势。对于概率编程和贝叶斯统计的研究人员和实践者来说,这些增强功能将显著提升建模体验和效率。
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