PyStan 或 PyMC3 来利用机器学习桌面？答案

【问题标题】：PyStan or PyMC3 to take advantage of machine learning desktop?PyStan 或 PyMC3 来利用机器学习桌面？
【发布时间】：2021-01-17 06:32:18
【问题描述】：

如果我想最大限度地利用我的 4 GPU 机器学习桌面的计算能力，我应该使用 PyStan 还是 PyMC3 在 Python 中进行概率编程？

【问题讨论】：

据我所知，PyMC3 对 GPU 的支持较弱（PyMC4 在这方面会更好，因为它基于 TensorFlow Probability）。您可能可以通过弄乱 Theano 后端来获得一些工作，但仅此而已。另一方面，PyStan 似乎不允许使用 GPU - 我没有使用过它，但快速搜索得到了 github.com/stan-dev/pystan/pull/625，它已经开放 PR 一年了。

【解决方案1】：

老实说，对两者的 GPU 支持相当粗劣。两者都在进行中。我会去别处看看。

如果您真的想创建性能优化模型，我的建议是使用 TensorFlow probability，因为它具有一流的 GPU 支持，并且可以对执行进行相当细粒度的控制。

还有NumPyro，我个人没用过，但看起来很有前途。

【讨论】：