nflows

nflows

nflows 、Pytorchを使用した正規化フローの包括的なコレクションです。

インストール

Pypiから

Pypiからインストールするには：

 python -m pip install nflows

コンダフォージから

プロジェクトディレクトリの実行から、 pixiを使用してプロジェクトにnflowsインストールして追加するには

 pixi add nflows

そして、アクティブ化された環境で実行されたcondaを使用して特定のコンドラ環境にインストールするために

 conda install --channel conda-forge nflows

使用法

フローを定義するには：

 from nflows import transforms , distributions , flows

# Define an invertible transformation.
transform = transforms . CompositeTransform ([
    transforms . MaskedAffineAutoregressiveTransform ( features = 2 , hidden_features = 4 ),
    transforms . RandomPermutation ( features = 2 )
])

# Define a base distribution.
base_distribution = distributions . StandardNormal ( shape = [ 2 ])


# Combine into a flow.
flow = flows . Flow ( transform = transform , distribution = base_distribution )

入力のログ確率を評価するには：

 log_prob = flow . log_prob ( inputs )

フローからサンプリングするには：

 samples = flow . sample ( num_samples )

ワークフローの追加の例は、例フォルダーに記載されています。

発達

開発のためのすべての依存関係をインストールするには：

 pip install -r requirements.txt

nflowsを引用

パッケージを引用するには：

 @software { nflows ,
  author       = { Conor Durkan and
                  Artur Bekasov and
                  Iain Murray and
                  George Papamakarios } ,
  title        = { {nflows}: normalizing flows in {PyTorch} } ,
  month        = nov,
  year         = 2020 ,
  publisher    = { Zenodo } ,
  version      = { v0.14 } ,
  doi          = { 10.5281/zenodo.4296287 } ,
  url          = { https://doi.org/10.5281/zenodo.4296287 }
}

バージョン番号は、 nflows/version.pyのものであることを目的としています。年/月はリリースの日付に対応しています。他のバージョンのBibtexエントリは、Zenodoで見つけることができます。

特にスプラインベースのフローを使用している場合は、神経スプラインフロー紙を引用することを検討してください：[bibtex]。

参照

nflowsは、元々公開されたBayesiains/NSFから派生しています

C. Durkan、A。Bekasov、I。Murray、G。Papamakarios、 Neural Spline Flows 、Neurips 2019。[arxiv] [bibtex]

nflowsが使用されています

コナー・ダーカン、イアン・マレー、ジョージ・パパマカリオス、尤度なしの推論のための対照的な学習、ICML 2020。[arxiv]。

Iain MurrayのArtur Bekasov、ネストされたドロップアウト正規化フローを備えた寸法を注文します。 [arxiv]。

ティム・ドックホーン、ジェームズ・A・リッチー、ヤオリリアン・ユ、イアン・マレー、正規化フローを伴う密度デコンボリューション。 [arxiv]。

nflows 、条件付き密度推定パッケージPyknos、および尤度なしの推論フレームワークSBIによって使用されます。