During-sampling diagnostics (feature request & design discussion)
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza revisando la propuesta de análisis de CSV y las discusiones relacionadas #424 y #423; después, compara reanudar desde CSV con escribir archivos NetCDF en una carpeta stan_scratch. Se considera terminado cuando un diseño acordado cubra los diagnósticos incrementales de treedepth, divergences, ESS y Rhat, incluida la selección de parámetros y la supervisión entre sesiones.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I propose to add optional computation of diagnostics during sampling.
To achieve this, I propose to read the csv files to:
(1) track the proportion of treedepth exceeded
(2) track whether any post-warmup divergences were encountered
(3) track the Bulk & Tail ESS of parameters (with option to specify which to include/exclude)
(4) track the Rhat of parameters (with option to specify which to include/exclude)
To enable efficient incremental parsing of the CSV files, I propose keeping track of how many lines have been read so far and skipping that many lines the next time a read is triggered, storing new samples together with prior samples in an object kept in memory.
To enable resuming this monitoring across R sessions, we could either start the csv parsing from scratch, or we could be writing the contents to a faster binary format (I'm thinking NetCDF) from the outset. This latter has the benefit of leaving the Stan output in a much better format than CSV. If we opted for this, I propose storing both the CSVs and NetCDF fils in a stan_scratch folder (n.b. said folder is involved in the proposed implementations of these FRs as well: Background/asynchronous sampling, Recompile only on changes to output of stanc3 auto-formatter )
- Lenguaje dominante
- R
- Estrellas
- 164
- Forks
- 69
- Merge medio
- 1 d 12 h
- PR fusionados (30 d)
- 49
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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