不要回退。一个用于神经条件密度估计的软件包。
项目描述
描述
Python包，用于条件密度估计。它要么包装，要么实现各种条件密度估计器。
使用正态化流进行密度估计
本包提供对所有nflows功能的直接访问。
安装
pyknos需要Python 3.8或更高版本。虽然不需要GPU，但在某些情况下可以加快速度。我们建议使用conda虚拟环境（Miniconda安装说明）。如果系统上已安装conda，可以创建以下环境来安装pyknos：
$ conda create -n pyknos_env python=3.12 && conda activate pyknos_env
无论是否使用conda，都可以使用pip安装pyknos。
pip install pyknos
示例
请参阅sbi存储库以获取使用pyknos的示例。
名称
pyknós（πυκνός）是希腊语密度（pyknótita）的转写，也意味着睿智。
版权声明
本程序是免费软件：您可以在Apache License 2.0的条款下重新分发和/或修改它，有关更多详情请参阅LICENSE。
本程序分发时希望其对您有用，但没有任何保证；甚至没有关于其商销性或适用于特定用途的暗示性保证。有关更多详情请参阅GNU Affero通用公共许可证。
致谢
感谢Artur Bekasov、Conor Durkan和George Papamarkarios在nflows上的工作。
本包中的MDN实现基于Conor M. Durkan的。
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关安装软件包的更多信息。
源分布
pyknos-0.16.0.tar.gz （15.1 kB 查看哈希）
构建分布
pyknos-0.16.0-py3-none-any.whl （13.4 kB 查看哈希）
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pyknos-0.16.0.tar.gz的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 4e1db834d8a5fd847882a081937732fea6798668b72293ae052765e7bfc371c3 |
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| MD5 | 1bcb209d0371fdadf5881cd534a4b653 |
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| BLAKE2b-256 | 717c2688c3c4de39bb8fd0f3e9ca53d6910ddcbbac69be45f344d33d24f8e79b |
关闭
pyknos-0.16.0-py3-none-any.whl的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 92d00e0d67de289a873a38853287629a149f50d6d652defd43822fce5055a6fb |
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| MD5 | 2e239cf116af8252afb94a51bade3698 |
|
| BLAKE2b-256 | d9f917fa7c008baa6eb09e5a0f58814d802d6791cb4cff1ff6c2f6fc2fbf711a |
