tensorflow_probability: bfgs_minimize requires the elements in initial_position to have the same shape
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评估
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- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python, tensorflow
调研方向
从 tensorflow_probability/python/optimizer/bfgs.py 第 210 行开始，使用 initial_position = [0., tf.zeros(10)] 重现该故障。跟踪 bfgs_minimize 如何组合初始值，并确定对于形状不同的元素应有的行为。当此输入不再引发报告的 shape-mismatch 错误时，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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....
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- Jupyter Notebook
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