### PyMC3部署指南
#### 一、概述
PyMC3是一种基于Python的统计建模工具包，它允许用户定义概率模型并进行后验推断。PyMC3依赖于Theano，一个强大的数学表达式编译器，可以高效地计算大规模数值运算。本文将详细介绍如何在Windows环境下搭建PyMC3环境。
#### 二、安装步骤
##### 2.1 安装Visual Studio 2017 Community
- **下载与配置**：
- 访问Microsoft官网下载Visual Studio 2017 Community版。
- 在安装过程中选择自定义安装。
- 只勾选“C++桌面开发”选项。
- IDE默认安装路径保持不变。
- 下载缓存和工具部署在指定位置（例如：`D:\visual studio 2017 packages` 和 `D:\visual studio 2017 shared`）。
- **测试**：
- 安装完成后重启计算机。
- 启动VS 2017，创建一个新的控制台应用程序项目，并将其保存在指定目录（例如：`D:\visual studio 2017 projects`）。
- 编写简单的“Hello, World!”程序，并确保其能够成功运行。
```cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
cout << "Hello, world!" << endl;
return 0;
}
```
- **验证**：
- 确认程序能够正确执行，没有错误或警告。
- 完成测试后关闭VS 2017。
##### 2.2 安装Miniconda
- **下载与安装**：
- 从Miniconda官方网站下载适用于Windows系统的Miniconda安装程序。
- 指定安装路径为 `D:\miniconda`。
- 安装时确保勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项。
##### 2.3 创建Python 3.8环境
- **创建虚拟环境**：
- 打开Anaconda Prompt。
- 输入命令 `conda create -n pm3env python=3.8` 来创建名为“pm3env”的虚拟环境，并指定Python版本为3.8。
- 使用命令 `conda activate pm3env` 激活该环境。
##### 2.4 安装PyMC3
- **安装PyMC3**：
- 在激活的环境中输入命令 `pip install pymc3==3.9.3` 安装指定版本的PyMC3。
##### 2.5 安装m2w64-toolchain
- **安装工具链**：
- 使用命令 `conda install m2w64-toolchain` 安装m2w64工具链，以支持C/C++编译功能。
##### 2.6 安装libpython
- **安装库**：
- 使用命令 `conda install libpython` 安装libpython库。
##### 2.7 安装Jupyter
- **安装Jupyter Notebook**：
- 在虚拟环境中输入命令 `pip install --user jupyter` 安装Jupyter Notebook。
##### 2.8 修正ArviZ版本
- **安装特定版本的ArviZ**：
- 使用命令 `conda install arviz==0.11.0` 安装指定版本的ArviZ，以确保与其他软件包的兼容性。
##### 2.9 更新系统环境变量Path
- **添加路径**：
- 将以下路径添加到系统变量Path中：
- `C:\Users\XXXX\AppData\Roaming\Python\Python38\Scripts`
- `D:\miniconda`
- `D:\miniconda\Scripts`
- `D:\miniconda\Library\bin`
- 其中，“XXXX”应替换为实际的用户名。
##### 2.10 测试PyMC3环境
- **测试PyMC3**：
- 在Anaconda Prompt中激活“pm3env”环境。
- 运行Python解释器，并尝试导入PyMC3和Theano。
- 预期结果应显示无任何错误，并且有Theano的警告信息（这是正常的，因为Theano已经不再维护）。
```python
>>> import pymc3 as pm
>>> import theano.tensor as tt
WARNING (theano.tensor.blas): Using NumPy C-API based implementation for BLAS functions.
```
#### 三、总结
通过上述步骤，您已经在Windows环境下成功部署了PyMC3环境。这不仅包括了基础的Python环境设置，还涉及到了关键的第三方库安装与版本管理。按照此指南操作，您可以避免许多常见的安装问题，确保您的统计建模项目能够顺利进行。
