Hamiltorch: 基于PyTorch的RMHMC库及贝叶斯神经网络推理工具

简介：
简介：Hamiltorch是一款基于PyTorch开发的代码库，提供随机元辛马尔科夫链（RMHMC）等算法，用于进行贝叶斯神经网络的有效推理。 哈米托尔奇 是一个基于PyTorch的库，用于执行黎曼流形哈密顿蒙特卡洛（RMHMC）以及贝叶斯神经网络推理任务。它能够处理用户定义的日志概率，并且可以与从`torch.nn.Module`继承而来的任何PyTorch神经网络一起使用。 该库支持以下采样方法： - HMC - 无调头采样器（目前仅适用于步长） - 隐式RMHMC - 显式RMHMC - 对称拆分HMC 安装此库的命令如下： ``` pip install git+https://github.com/AdamCobb/hamiltorch ``` 要了解如何使用`hamiltorch`，可以参考以下资源： - 早期文章介绍该工具的基本用法。 - 最新的概述和针对贝叶斯神经网络的具体说明。 此外还提供了一些笔记本样式的教程来帮助用户更好地理解和操作库中的功能。