如何将 PyStan 对象存储为二进制文件？

Question

我想将使用 Stan 的概率编程步骤中的中间文件（例如 fit 对象，请参阅下面的 SWE）存储到一个文件中，以便稍后加载它以备后用。 Stan 用 C++ 编译模型，在每次运行之后，我不想再重新运行模型，我想将它们存储到文件系统以供以后分析。

使用 PyStan 存储 Stan 对象的最佳方式是什么？换句话说，我如何将 stan 对象存储为二进制文件以及存储结果的最可行方法是什么，这样以后就不需要再运行它们了？

小型工作示例（来源here）

schools_code = """
data {
    int<lower=0> J; // number of schools
    real y[J]; // estimated treatment effects
    real<lower=0> sigma[J]; // s.e. of effect estimates
}
parameters {
    real mu;
    real<lower=0> tau;
    real eta[J];
}
transformed parameters {
    real theta[J];
    for (j in 1:J)
    theta[j] = mu + tau * eta[j];
}
model {
    eta ~ normal(0, 1);
    y ~ normal(theta, sigma);
}
"""

schools_dat = {'J': 8,
               'y': [28,  8, -3,  7, -1,  1, 18, 12],
               'sigma': [15, 10, 16, 11,  9, 11, 10, 18]}

sm = pystan.StanModel(model_code=schools_code)
fit = sm.sampling(data=schools_dat, iter=1000, chains=4)

Answer 1

您有几个选择...其中最好的是 pickle

import pickle
with open('fit.pkl', 'wb') as pickle_out:
    pickle.dump(fit, pickle_out)

另一个选项是 pandas ...但是虽然这保留了样本，但它不再是 StanFit4Model 对象。

import pandas as pd
fit.to_dataframe().to_csv(‘fit.csv’, encoding='utf-8')

如何将 PyStan 对象存储为二进制文件？

How to store PyStan object as a binary?

binary-data

python-3.x

stan

pystan

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