During-sampling diagnostics (feature request & design discussion)
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Inizia esaminando la proposta di analisi dei CSV e le discussioni correlate #424 e #423, quindi confronta la ripresa dai CSV con la scrittura di file NetCDF in una cartella stan_scratch. Il lavoro è considerato completato quando un design concordato copre la diagnostica incrementale per treedepth, divergences, ESS e Rhat, inclusi la selezione dei parametri e il monitoraggio tra sessioni.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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 )
- Lingua principale
- R
- Stelle
- 160
- Fork
- 69
- Merge medio
- 16h 59m
- PR unite (30g)
- 25
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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