sbi: 模拟基础推理工具包教程

sbi: 模拟基础推理工具包教程

sbi Simulation-based inference toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sb/sbi

1. 项目介绍

sbi 是一个用于模拟基础推理的 Python 包，旨在满足研究人员和从业者的需求。无论您是需要细粒度控制还是易于使用的界面，sbi 都能满足您的需求。通过 sbi，您可以使用贝叶斯推理进行参数推断：给定一个模拟真实世界过程的模拟器，SBI 可以根据观测数据估计模拟器参数的完整后验分布。这个分布不仅指示了最可能的参数值，还量化了不确定性并揭示了参数之间的潜在交互。

关键特性

• 低级接口：对于需要最大程度控制推理过程的用户，sbi 提供了低级接口，允许您微调工作流的许多方面。
• 高级接口：如果您更喜欢简单和高效，sbi 还提供了高级接口，可以快速轻松地实现复杂的推理任务。
• 支持多种推理算法：sbi 支持多种最先进的推理算法，包括分摊方法和顺序方法。
• 验证工具：内置方法用于验证和验证推断后验的准确性。
• 绘图和分析工具：全面的函数用于可视化和分析结果，帮助您轻松解释后验分布。

2. 项目快速启动

安装

sbi 需要 Python 3.9 或更高版本。虽然 GPU 不是必需的，但在某些情况下它可以提高性能。我们建议使用 conda 创建虚拟环境进行简单设置。

# 创建 Conda 环境
conda create -n sbi_env python=3.9
conda activate sbi_env

# 安装 sbi
pip install sbi

快速启动代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用 sbi 进行参数推断：

from sbi import inference as sbi_inference

# 假设您有参数 theta 和对应的模拟数据 x
inference = sbi_inference.NPE(prior=prior)
inference.append_simulations(theta, x).train()
posterior = inference.build_posterior()

# 打印后验分布
print(posterior)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

sbi 广泛应用于各种需要模拟基础推理的领域，包括但不限于：

• 生物信息学：用于推断生物过程的参数。
• 金融建模：用于推断金融模型的参数。
• 物理模拟：用于推断物理模拟的参数。

最佳实践

• 数据预处理：在使用 sbi 之前，确保您的数据已经过适当的预处理。
• 选择合适的推理算法：根据您的需求选择合适的推理算法，如 NPE、SNPE 等。
• 验证结果：使用 sbi 提供的验证工具来验证推断结果的准确性。

4. 典型生态项目

sbi 作为一个强大的模拟基础推理工具包，与其他开源项目结合使用可以发挥更大的作用。以下是一些典型的生态项目：

• PyTorch：sbi 基于 PyTorch 构建，可以与 PyTorch 的其他工具和库无缝集成。
• NumPy：用于数据处理和分析。
• Matplotlib：用于结果的可视化。

通过结合这些生态项目，您可以构建更复杂和强大的模拟基础推理工作流。

sbi Simulation-based inference toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sb/sbi