Error in HamiltonianMonteCarlo when using gather in log_prob function

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
30/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
python, tensorflow
领域
machine-learning

调研方向

从提供的 sample_hmc 和 logprob 复现开始，重点关注 tfp.mcmc.sample_chain、HamiltonianMonteCarlo 以及 @tf.function 边界。比较 tf.gather 和仅归约这两种情况，然后验证报告的结构错误已得到解决，同时保持图执行启用，并且采样仍会返回样本和接受值。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

I am trying to run a Hamiltonian MCMC on a target distribution whose implementation involves a call to tf.gather. The following code:

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp


def sample_hmc(
    target_log_prob_fn,
    current_state,
    num_results=1000,
    num_burnin_steps=500,
    adaptation_frac=0.8,
    num_leapfrog_steps=3,
    step_size=1.,
):    
    hmc = tfp.mcmc.SimpleStepSizeAdaptation(
        tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
            target_log_prob_fn=target_log_prob_fn,
            num_leapfrog_steps=num_leapfrog_steps,
            step_size=step_size,
        ),
        num_adaptation_steps=int(num_burnin_steps * adaptation_frac))

    @tf.function
    def run_chain():
        samples, is_accepted = tfp.mcmc.sample_chain(
            num_results=num_results,
            num_burnin_steps=num_burnin_steps,
            current_state=current_state,
            kernel=hmc,
            trace_fn=lambda _, pkr: pkr.inner_results.is_accepted,
        )
        return samples, is_accepted
        
    return run_chain()


def logprob(alpha):
    indices = tf.constant([2, 0, 1], dtype=tf.int32)
    return -tf.math.reduce_sum(tf.gather(alpha**2, indices))
    # return -tf.math.reduce_sum(alpha**2)


alpha = tf.constant([1.0, 1.0, 1.0])
sample_hmc(
    logprob,
    current_state=alpha,
    num_results=10,
    num_burnin_steps=5,
)

raises ValueError: The two structures don't have the same nested structure. followed by a very long and (to me) cryptic message. Replacing the return statement in the logprob function with the commented line gets rid of the error. The error seems to appear whenever the result of logprob contains a tf.gather subexpression.

The error also disappears when I remove the @tf.function decorator from the definition of run_chain. However, this comes at a huge performance cost.

How can I efficiently sample from a distribution whose log-probability involves a tf.gather expression?

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