Pymc3中的分类混合模型

Question

我是Pymc3的新手，我正在尝试创建https://en.wikipedia.org/wiki/Mixture_model#Categorical_mixture_model所示的分类混合模型。我在连接变量x时遇到了困难。我认为这是因为我必须使z变量确定性，但我在'x'被分配的行中得到一个错误消息:"ValueError:我们期望3个输入，但得到2。"。看起来p函数只接受2个输入，所以我卡住了。我已经尝试了一堆不同的东西，但还没有能够让这个工作。

import numpy as np
from pymc3 import *
import theano.tensor as t
K = 3 #NUMBER OF TOPICS
V = 20 #NUMBER OF WORDS
N = 15 #NUMBER OF DOCUMENTS
#GENERAETE RANDOM CATEGORICAL MIXTURES
data = np.ones([N,V])
@theano.compile.ops.as_op(itypes=[t.lscalar, t.dscalar, t.dscalar],otypes=[t.dvector])
def p(z=z, phi=phi):
    return [phi[z[i,j]] for i in range(D) for j in range(W)]
model = Model()
with model:
    alpha = np.ones(V)
    beta = np.ones(K)
    theta = [Dirichlet('theta_%i' % i, alpha, shape=V) for i in range(K)]
    phi = Dirichlet('phi', beta, shape=K)
    z = [Categorical('z_%i' % i, p = phi, shape=V) for i in range(N)]
    x = [Categorical('x_%i_%i' % (i,j), p=p(z[i][j],phi), observed=data[i,j]) for i in range(N) for j in range(V)]
    #x = [Categorical('x_%i_%i' % (i,j), p=theta[z[i][j]], observed=data[i,j]) for i in range(N) for j in range(V)]
    print "Created model.  Now begin sampling"
    step = Slice()
    trace = sample(n, step)
    trace.get_values('phi')

Answer 1

对于初学者来说，在上面的例子中，z和phi没有值，这将允许它们被用作默认值。我们也没有D和w的值

至于参数的数量，你定义的函数有2个，但上面的装饰器有3个。我建议

@theano.compile.ops.as_op(itypes=[t.lscalar, t.dvector],otypes=[t.dvector])
def p(z, phi):
    return [phi[z[i,j]] for i,j in zip(range(D),range(W))]