如何保存/还原AdaptiveMetropolis步骤方法状态？

Question

我已经运行了一些相当昂贵的模式与一个漫长的磨合时间。我想保存和恢复AdaptiveMetropolis步骤方法的状态（至少）以减少老化时间。有没有一个推荐的方法可以做到这一点，或者我应该只是pickle step_method.current_state()dict并尝试更新step_method.C、step_method.proposal_sd，或者在我想重新启动时从pickle数据中更新其他dict？你知道吗

（来自不推荐的googlegroup论坛的交叉帖子：https://groups.google.com/forum/#!topic/pymc/6U72WuuXmMo）

Answer 1

你试过使用save_state和restore_sampler_state方法吗？它们应该使用任何非sqlite后端（例如pickle、txt）。前者应将采样器信息保存到数据库中；下面是一个示例：

    {'stochastics': {'alpha': array([-0.20073951]), 'beta': array([ 2.77634734])}, 'step_methods': {'AdaptiveMetropolis_beta_alpha': {'C': array([[ 41.28628017,   2.79567393],
       [  2.79567393,   1.8832875 ]]), '_trace': [array([ 10.4010084 ,   1.48321645]), ... [ 0.43509455,  1.30152996]]), 
       'accepted': 69.0, 'shrink_if_necessary': False}}, 
       'sampler': {'status': 'ready', '_iter': 2000, '_tune_interval': 1000, '_tuned_count': 0, '_tune_throughout': True, '_burn_till_tuned': False, '_current_iter': 2000, '_burn': 0, '_thin': 1}}