`JointDistributionCoroutineAutoBatched.sample_distributions` errors using jax substrate

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo la riproduzione JAX fornita per JointDistributionCoroutineAutoBatched.sample_distributions e confrontala con il caso funzionante di sample e con i casi senza batching automatico. Traccia il punto di ingresso sample_distributions e la conversione non supportata da oggetto a Tensor; il lavoro è completato quando la chiamata JAX con batching automatico restituisce distribuzioni e campioni senza il ValueError.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi, I found that sample_distributions can error when using the jax substrate. sample seems to be ok, using tf appears to be ok, and using the non auto batched joint distribution is also ok.

Here is a small example:

from functools import partial

import jax
from tensorflow_probability.substrates import jax as tfp

tfd = tfp.distributions

tfp.__version__
# 0.25.0

@partial(tfd.JointDistributionCoroutine, batch_ndims=0)
def joint_dist():
    x = yield tfd.Gamma(2.0, 10.0, name="x")
    y = yield tfd.Gamma(x, 10.0, name="y")


seed = jax.random.key(123)

# ok
dists, samples = joint_dist.sample_distributions(x=[1.0, 2.0], seed=seed)

# samples:
# StructTuple(
#   x=Array([1., 2.], dtype=float32),
#   y=Array([0.10665689, 0.21802416], dtype=float32)
# )


@tfd.JointDistributionCoroutineAutoBatched
def joint_dist():
    x = yield tfd.Gamma(2.0, 10.0, name="x")
    y = yield tfd.Gamma(x, 10.0, name="y")


# ok
samples = joint_dist.sample(x=[1.0, 2.0], seed=seed)

# samples:
# StructTuple(
#   x=Array([1., 2.], dtype=float32),
#   y=Array([0.05508393, 0.14792603], dtype=float32)
# )

# ValueError: Attempt to convert a value (<object object at 0x717aa57398a0>) with an unsupported type (<class 'object'>) to a Tensor.
dists, samples = joint_dist.sample_distributions(x=[1.0, 2.0], seed=seed)

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