pymc-devs/pymc

Compile single function in InferenceDataConverter._extract_log_likelihood

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#5,256 建立於 2021年12月12日

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描述

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

貢獻者指南

研究方向
研究InferenceDataConverter. extract log likelihood和log likelihood vals point的當前實現。理解如何通過修改模型圖為所有觀測變量編譯單個函數，並確保正確填充InferenceData對象。
技術棧
python
領域
backend
議題類型
重構
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
3
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
半天
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
新近可參與
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
大致清晰
前置要求
PythonPyMC
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
40