PyMC3サンプリングのpickleによる保存
PyMC3におけるサンプリングの保存と読み出しを試してみた。以下に、備忘録として記録しておく。
なお、WindowsでPyMC3を利用するときは、Jupyter Notebookで実行するとよい。Jupyter NorebookはAnacondaとともに簡単にインストールできるが、これらの説明をこのウェブサイトで行っている。
まず、２項分布によるPyMC3スクリプトを以下のように用意した（リスト１）。
リスト１
import matplotlib.pyplot as plt
import pymc3 as pm
import pickle
import arviz as az
N = 10
k = 7
with pm.Model() as BinModel:
theta
= pm.Uniform('theta', lower = 0.0, upper = 1.0)
k_obs
= pm.Binomial('k_obs', n = N, p = theta, observed = k)
trace
= pm.sample()
with
open('sample.pkl', 'wb') as f: # The file name is arbitrary
pickle.dump(trace,
f)
pm.traceplot(trace)
plt.show()
smry
= pm.summary(trace)
print(smry)
v_waic = az.waic(trace)
print('\nWAIC statistics...\n',
v_waic)
サンプリングの結果trace = pm.sample()を、次のpickleを用いたスクリプトでファイルsample.pklに保存している。
リスト１を実行すると図１のサンプリングのトレースが表示される。
図１
実行終了後の端末の出力は図２のようになっている。
図２
リスト１の実行後、次のリスト２を実行する。
リスト２
import matplotlib.pyplot as plt
import pymc3 as pm
import pickle
import arviz as az
N = 10
k = 7
with pm.Model() as BinModel:
theta
= pm.Uniform('theta', lower = 0.0, upper = 1.0)
k_obs
= pm.Binomial('k_obs', n = N, p = theta, observed = k)
#trace
= pm.sample()
#with
open('sample.pkl', 'wb') as f:
# pickle.dump(trace,
f)
trace
= pickle.load(open('sample.pkl', 'rb'))
pm.traceplot(trace)
plt.show()
smry
= pm.summary(trace)
print(smry)
v_waic = az.waic(trace)
print('\nWAIC statistics...\n', v_waic)
リスト１で保存されたファイルsample.pklがpickle.loadによってtraceに読み込まれている。
trace = pickle.load(open('sample.pkl', 'rb'))
である。
リスト２は、サンプリングを行わずファイルから読み込んでいることを除いてリスト１と同じである。実行すると図３のサンプリングのトレースが表示される。これは、図１に示すものと同じである。
図３
プログラム実行後の端末の表示は、図４に示すようになっている。
図４
サンプリングはファイルから読み込み、サンプリングは行われていないのでサンプリング進行時に表示される出力はないが、それ以外は図２に示すものと同じである。
すなわち、リスト１および２におけのpickleによる保存、読出しによって、サンプリングの結果を繰り返しファイルから読み込み利用することができることが確認できた。
なお、Stan（PyStan）の場合におけるpickleによるサンプリングの保存と読み出しは、拙著
岡本安晴「いまさら聞けないPythonでデータ分析――多変量解析、ベイズ統計分析（PyStan、PyMC）――」丸善出版
のpp. 197-200で説明している。