pymc-devs/pymc

Compile single function in InferenceDataConverter._extract_log_likelihood

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#5,256 opened on 2021年12月12日

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説明

After #5245 we no longer need to create one function per observed variable, which may be more efficient.

https://github.com/pymc-devs/pymc/blob/10523ef548d68848d6408f78d52fefea9be5c521/pymc/backends/arviz.py#L266-L271

This requires some understanding of how to feed the right information to the InferenceData object, possibly with some extra room for improvements in InferenceDataConverter.log_likelihood_vals_point which has a TODO as well:

https://github.com/pymc-devs/pymc/blob/10523ef548d68848d6408f78d52fefea9be5c521/pymc/backends/arviz.py#L240-L245

コントリビューターガイド

調査方針
InferenceDataConverter. extract log likelihoodとlog likelihood vals pointの現在の実装を調査します。モデルグラフを変更してすべての観測変数に対して単一の関数をコンパイルし、InferenceDataオブジェクトが正しく設定されることを確認する方法を理解してください。
技術スタック
python
領域
backend
Issue 種別
リファクタリング
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
半日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
新着
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
おおむね明確
前提条件
PythonPyMC
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40