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Python常见问题
我正在尝试使用内置的tensorflow概率HMC采样器从后验数据生成样本。根据documentation，似乎必须提供target_log_prob_fn后可调用的（可能未标准化）对数密度，tensorflow概率自动计算其梯度（关于待推断的参数），以执行哈密顿MCMC更新
然而，在我的应用程序中，产生的后验概率和梯度是在tensorflow之外计算的（它涉及偏微分方程的解，我可以使用其他python库高效地计算）。所以我想知道有没有一种方法可以直接传递target_log_prob_fn后验的（非标准化）对数密度及其梯度来执行哈密顿MCMC更新？换句话说，有没有办法让HMC采样器使用我提供的梯度来执行MCMC更新
我找到了一个相关的question over here，但它并没有完全回答我的问题
Tags： 数据logtargettensorflow对数概率内置密度
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