小编cml*_*han的帖子

有人可以提供一些关于如何并行化PyMC MCMC代码的一般性说明.我试图LASSO按照这里给出的例子运行回归.我在某处读到默认情况下并行采样,但是我是否还需要使用类似的功能Parallel Python来使其工作？

这是一些我希望能够在我的机器上并行化的参考代码.

x1 = norm.rvs(0, 1, size=n)
x2 = -x1 + norm.rvs(0, 10**-3, size=n)
x3 = norm.rvs(0, 1, size=n)

X = np.column_stack([x1, x2, x3])
y = 10 * x1 + 10 * x2 + 0.1 * x3

beta1_lasso = pymc.Laplace('beta1', mu=0, tau=1.0 / b)
beta2_lasso = pymc.Laplace('beta2', mu=0, tau=1.0 / b)
beta3_lasso = pymc.Laplace('beta3', mu=0, tau=1.0 / b)

@pymc.deterministic
def y_hat_lasso(beta1=beta1_lasso, beta2=beta2_lasso, beta3=beta3_lasso, x1=x1, x2=x2, x3=x3):
    return beta1 * x1 …