Pymc3中的随机索引

Question

我是pymc3的新手，我正在尝试理解如何以不同的方式将随机变量转化为模型。我希望适合以下(人为的)模型，但我在文档中找不到任何对它的支持。

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我尝试了以下方法，但numpy不允许这样的索引：

seq = numpy.arange(10,y_train.size)
basic_model = pymc3.Model()
with basic_model:
  alpha = pymc3.Normal('alpha',mu=0,sd=1)
  beta = pymc3.Normal('beta',mu=0,sd=1)
  gamma = pymc3.DiscreteUniform('gamma',lower=1,upper=10)
  mu = pymc3.Deterministic('mu',alpha+beta*y_train[seq-gamma])
  y = pymc3.Normal('y',mu=mu,sd=sigma,observed=y_train[11:])
  map_estimate = pymc3.find_MAP(model=basic_model)
  step = pymc3.Metropolis()
  trace = pymc3.sample(10000,step,start=map_estimate,progressbar=True)

Answer 1

您需要首先将numpy数组转换为theano常量：

tt.as_tensor_variable(y_train)[seq-gamma]