tensorflow_probability: bfgs_minimize requires the elements in initial_position to have the same shape

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#1,996 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, tensorflow
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu tại dòng 210 của tensorflow_probability/python/optimizer/bfgs.py và tái hiện lỗi với initial_position = [0., tf.zeros(10)]. Theo dõi cách bfgs_minimize kết hợp các giá trị ban đầu và xác định hành vi mong đợi đối với các phần tử có shape khác nhau. Hoàn thành khi đầu vào này không còn gây ra lỗi shape-mismatch đã được báo cáo.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

This line:
https://github.com/tensorflow/probability/blob/main/tensorflow_probability/python/optimizer/bfgs.py#L210
fails for input of the form:
initial_position = [0., tf.zeros(10)]

I am working through some simple toy examples and have a JointDistribution of the form:

def make_joint_dist(matrix):
    def joint_dist():
        intercept = yield tfd.Normal(loc=0.0, scale=1.0, name="intercept")
        coefficients = yield tfd.Normal(loc=tf.zeros(10), scale=1.0, name="coefficients")
        yield tfd.Normal(
            loc=intercept + tfl.matvec(matrix, coefficients),
            scale=1.0,
            name="observations",
        )

    return tfd.JointDistributionCoroutineAutoBatched(joint_dist)

I am trying to run bfgs_minimize to find the MAP (minimize -joint_dist.log_prob(params)). However, in this case, I am cannot figure out how to pass an input_position for the coefficients. The code fails at L210 above:
Shapes of all inputs must match: values[0].shape = [] != values[1].shape = [10]

I can put together a running example colab, but wanted to kick this off while I clean up my notebook....

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
4.4k
Fork
1.1k
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của tensorflow/probability

Tất cả issue của tensorflow/probability

Issue tương tự

Thêm issue về Machine Learning

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.