PyTensor 开源项目教程-优快云博客

PyTensor 开源项目教程

pytensor PyTensor is a fork of Aesara -- a Python library for defining, optimizing, and efficiently evaluating mathematical expressions involving multi-dimensional arrays. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytensor

1. 项目介绍

PyTensor 是一个 Python 库，允许用户定义、优化和高效地评估涉及多维数组的数学表达式。它为 PyMC 提供了计算后端，是一个适用于快速开发自定义操作和符号优化的可扩展图框架。PyTensor 实现了一个可扩展的图转译框架，当前支持通过 C、JAX 和 Numba 进行编译。与 PyTorch 和 TensorFlow 不同，PyTensor 维护一个静态图，可以就地修改以允许高级优化。

2. 项目快速启动

首先，确保安装了 PyTensor。可以通过 PyPI 使用 pip 安装最新版本的 PyTensor：

pip install pytensor

或者，通过 conda-forge 使用 conda 安装：

conda install -c conda-forge pytensor

以下是一个快速启动示例，展示如何使用 PyTensor 定义和编译一个简单的数学表达式：

import pytensor
from pytensor import tensor as pt

# 声明两个符号浮点标量
a = pt.dscalar("a")
b = pt.dscalar("b")

# 创建一个简单的表达式
c = a + b

# 将表达式转换为可调用对象
f_c = pytensor.function([a, b], c)

# 测试编译后的函数
assert f_c(1.5, 2.5) == 4.0

3. 应用案例和最佳实践

计算梯度

使用 PyTensor 计算表达式的梯度非常简单。以下是如何计算前面示例中表达式 c 关于 a 的梯度：

dc = pytensor.grad(c, a)
f_dc = pytensor.function([a, b], dc)

# 测试梯度函数
assert f_dc(1.5, 2.5) == 1.0

优化表达式

PyTensor 在编译函数时自动优化表达式。下面是一个优化表达式的例子：

v = pt.vector("v")
M = pt.matrix("M")
d = a / (a + (M + a).dot(v))

# 打印表达式图
pytensor.dprint(d)

# 编译函数
f_d = pytensor.function([a, v, M], d)

# 打印编译后的函数
pytensor.dprint(f_d)

在编译后，PyTensor 会自动将 a/a 替换为 1，并将点积替换为更高效的 BLAS 函数（例如 CGemv）。