贝叶斯神经网络先验
该存储库包含“论文的代码。 它允许在具有不同架构和先验先验的BNN中执行一系列任务的SG-MCMC推理。
安装
克隆存储库后,可以使用以下命令从主目录中安装软件包:
pip install -e .
-e使安装处于“开发模式”,因此对存储库中的代码所做的任何更改都将反映在您可以导入的bnn_priors包中。
该代码已在某些时候使用Python 3.6、3.7和3.8运行。
进行实验
我们正在使用sacred ( )管理实验。
运行训练脚本
训练脚本( experiments/train_bnn.py )采用了该脚本中config()函数中定义的几个不同参数。 请参阅该脚本中的注释,以获取有关不同参数的更详细的文档。 为了偏离默认参数,sacred使用with的命令行关键字。 用法可以是例如
python train_bnn.py with weight_pri
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