PyProb：一个面向高性能计算的概率编程系统

PyProb是一个基于PyTorch的用于模拟器和高性能计算(HPC)的概率编程系统。PyProb的主要关注点是将现有的仿真代码库与最小干预下的概率推理相结合。

PyProb目前是一个研究原型，还有更多的文档和示例正在开发中。注意这个空间！

我们通过PPX接口支持多种语言的前端，该接口允许在通过网络连接的不同编程语言、进程和机器中执行模型和推理引擎。

推理编译是一种分期推理技术，它利用深度神经网络对重要性抽样的建议分布进行参数化，实现快速重复推理。我们正计划添加其他推理引擎，例如变分推理。

如果您想详细了解或引用PyProb使用的技术，请参阅以下文章：

在ılım Güneş，雷绍，瓦希德·宾吉，卢卡斯·海因里希，劳伦斯·F·梅多斯，刘家林，安德烈亚斯·蒙克，赛义德·纳德里帕里齐，布拉德利·格拉姆-汉森，吉尔斯·鲁普，马明飞，赵晓慧，菲利普·托尔，维克多·李，凯尔·克兰默，普拉巴特和弗兰克·伍德。2019年。“Etalumis：将概率编程大规模引入科学模拟器。”在2019年11月17-22日举行的高性能计算、网络、存储和分析国际会议(SC19)上发表。Arxiv：1907.03382。

@inProcese{baydin-2019年-etalumis，title={etalumis：将概率编程带入科学模拟器}，作者={baydin，atılım Güneş和Shao，Lei和Bhimji，Wahid和Heinrich，Lukas和Meadows，Lawrence F.和Liu，佳林和芒克，Andreas和Naderiparizi，Saeid和Gram-Hansen，Bradley和Ma，Gilles和Ma，明飞和赵，晓辉和Torr，Philip and Lee，Victor和Cranmer，Kyle和Prabhat and Wood，Frank}，booktitle={高性能计算，网络，存储和分析国际会议(SC19)，11月17-22日，2019年}，年份={2019}}。

在ılım Güneş，卢卡斯·海因里希，瓦希德·宾吉，雷绍，赛义德·纳德里帕里齐，安德烈亚斯·蒙克，刘佳林，布拉德利·格拉姆-汉森，吉尔斯·卢普，劳伦斯·梅多斯，菲利普·托尔，维克多·李，普拉巴特，凯尔·克兰默和弗兰克·伍德。2019年。“在超越标准模型的物理探索中进行有效的概率推理。”神经信息处理系统进展33(NeurIPS)。Arxiv：1807.07706

@inProcessing{baydin-2019年-探索物理学，title={超越标准模型的物理探索中的有效概率推理}，作者={baydin，在ılım Güneş和Heinrich，卢卡斯和宾吉，瓦希德和邵逸夫，雷和纳德里帕里齐，赛义德和芒克，安德烈亚斯和刘，加林和格拉姆-汉森，布拉德利和卢普，吉尔斯和梅多斯，劳伦斯和梅多斯，菲利普和李，维克多和普拉巴特和克兰默，凯尔和伍德，弗兰克}，booktitle={神经信息处理系统进展33年}，年份={2019年}}。

Le，Tuan Anh，atılım GüneşBaydin，以及弗兰克·伍德。2017年。“推理编译和通用概率编程。”载于第20届人工智能与统计国际会议(AISTATS)，54：1338-1348。机器学习研究论文集。美国佛罗里达州劳德代尔堡：PMLR。Arxiv：1610.09900。

@inProcessing{le-2016-Inference，作者={Le，Tuan Anh，Baydin，atılım Güneşand Wood，Frank}，Booktitle={第20届国际人工智能与统计会议论文集}，标题={推理汇编和通用概率编程}，年份={2017}，卷={54}，页={1338-1348}，丛书={机器学习研究论文集}，地址={美国佛罗里达州劳德代尔堡，美国佛罗里达州}，出版商={PMLR}}