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Compute only dependent logp in step samplers

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#7.591 aberto em 26 de nov. de 2024

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Description

Description

As discussed in: https://discourse.pymc.io/t/semantik-description-of-kruschke-diagrams-model-to-graphviz/16142/8 we could be making more use of the conditional partition of the logp graph for partial step samplers.

When the proposal depends on a ratio between probabilities (BinaryMetropolois, BinaryGibbsMetropolis, CategoricalGibbsMetropolis, Slice, NUTS), we don't need to compute terms that don't depend on the updated variables.

Step samples that explicitly request delta_logp (Metropolis, DEMetropolis) achieve this implicitly via PyTensor rewrites.

I suggest adding a model.dependent_logp(vars) that helps us get the logp we need (the variables of interest + conditional dependent variables)

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Examine o cálculo atual de logp nos amostradores step do PyMC, particularmente como delta logp é usado nos amostradores Metropolis. Implemente uma função auxiliar `model.dependent logp(vars)` que calcula apenas o logp das variáveis que dependem de `vars` usando a partição condicional do grafo logp. Teste com os amostradores BinaryMetropolis e Slice para garantir a correção. Consulte a discussão no discourse em https://discourse.pymc.io/t/semantik description of kruschke diagrams model to graphviz/16142/8 para contexto.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learningperformance
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
4
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Recente
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
Understanding of PyTensor graphFamiliarity with PyMC step methodsKnowledge of conditional logp
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
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