优化编译器，用于在CPU和GPU上评估数学表达式。

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  • 许可证： BSD许可证 (.. _license: LICENSE ======= 版权 (c) 2008-2019, Theano 开发团队 版权 (c) 2020-2...)
  • 作者： pymc-devs
  • 标签 pytensor, math, numerical, symbolic, blas, numpy, autodiff, differentiation
  • 需求： Python <3.13, >=3.10
  • 提供额外功能： complete, development, jax, numba, rtd, tests
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PyTensor logo

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PyTensor 是一个 Python 库，允许用户定义、优化和高效评估涉及多维数组的数学表达式。它为 PyMC 提供计算后端。

功能

  • 可修改的纯 Python 代码库

  • 可扩展的图框架，适合快速开发自定义操作和符号优化

  • 实现了一个可扩展的图编译框架，目前支持通过 C、JAX 和 Numba 编译

  • 与 PyTorch 和 TensorFlow 不同，PyTensor 保持一个静态图，可以就地修改以允许进行高级优化

入门

import pytensor
from pytensor import tensor as pt

# Declare two symbolic floating-point scalars
a = pt.dscalar("a")
b = pt.dscalar("b")

# Create a simple example expression
c = a + b

# Convert the expression into a callable object that takes `(a, b)`
# values as input and computes the value of `c`.
f_c = pytensor.function([a, b], c)

assert f_c(1.5, 2.5) == 4.0

# Compute the gradient of the example expression with respect to `a`
dc = pytensor.grad(c, a)

f_dc = pytensor.function([a, b], dc)

assert f_dc(1.5, 2.5) == 1.0

# Compiling functions with `pytensor.function` also optimizes
# expression graphs by removing unnecessary operations and
# replacing computations with more efficient ones.

v = pt.vector("v")
M = pt.matrix("M")

d = a/a + (M + a).dot(v)

pytensor.dprint(d)
#  Add [id A]
#  ├─ ExpandDims{axis=0} [id B]
#  │  └─ True_div [id C]
#  │     ├─ a [id D]
#  │     └─ a [id D]
#  └─ dot [id E]
#     ├─ Add [id F]
#     │  ├─ M [id G]
#     │  └─ ExpandDims{axes=[0, 1]} [id H]
#     │     └─ a [id D]
#     └─ v [id I]

f_d = pytensor.function([a, v, M], d)

# `a/a` -> `1` and the dot product is replaced with a BLAS function
# (i.e. CGemv)
pytensor.dprint(f_d)
# Add [id A] 5
#  ├─ [1.] [id B]
#  └─ CGemv{inplace} [id C] 4
#     ├─ AllocEmpty{dtype='float64'} [id D] 3
#     │  └─ Shape_i{0} [id E] 2
#     │     └─ M [id F]
#     ├─ 1.0 [id G]
#     ├─ Add [id H] 1
#     │  ├─ M [id F]
#     │  └─ ExpandDims{axes=[0, 1]} [id I] 0
#     │     └─ a [id J]
#     ├─ v [id K]
#     └─ 0.0 [id L]

请参阅 PyTensor 文档 以获取深入教程。

安装

您可以使用 pip 从 PyPI 安装 PyTensor 的最新版本

pip install pytensor

或通过 conda-forge

conda install -c conda-forge pytensor

可以从 GitHub 安装 PyTensor 的当前开发分支，也使用 pip

pip install git+https://github.com/pymc-devs/pytensor

背景

PyTensor 是从 Aesara 分支出来的，Aesara 是从 Theano 分支出来的。

贡献

我们欢迎错误报告、修复和改进文档。

有关贡献的更多信息，请参阅 贡献指南。

开始贡献的好方法是通过查看 这里 的问题。

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