インストール環境
Win10 pro 64 bit
Anaconda環境 (conda4.7)
リポジトリconda-forgeの追加
anacondaでは、conda とpipのインストールが混在すると環境が壊れることがあります。
condaとpip：混ぜるな危険
Jupyter Notebookが起動しないと思ったらAnaconda環境が壊れていた
ですので、できるだけcondaだけでインストールしたほうが良いです。
conda-forgeは、github上のコミュニティ主体のパッケージコレクションで、たくさんのパッケージを公開しており、condaのdefaultsでは見つからないパッケージをダウンロードすることが可能です。
condaのパッケージ参照リポジトリにconda-forgeをリポジトリ先に加えることがおすすめです。
condaが探すリポジトリ先を変更する方法(conda-forgeの追加)
以下参照記事のコピー
condaが探すリポジトリ先を確認します
conda config --get channels
--add channels 'defaults' # lowest priority
defaultsを探しにいっていることがわかります。
そこで、探す先にconda-forgeを追加します。
$conda config --append channels conda-forge
conda-forgeが追加されたことを確認します。
$conda config --get channels
--add channels 'conda-forge' # lowest priority
--add channels 'defaults' # highest priority
###conda仮想環境へのpystanのインストール
conda-forgeのリポジトリにはPystanのパッケージが存在します。
https://anaconda.org/conda-forge/pystan
PyStan on Windows
に詳しく書いたあります。それに従ってインストールします。
anaconda promptを開いて
conda create -n stan python=3.6
と入力します。
-ｎ の後は自由に名前を付けることができます。今回はstanとしています。
pythonは3.6としています。3.6以上を入れる必要があります。
これでpython=3.6が入った仮想環境ができます。
conda activate stan
と入力しstanの仮想環境に入ります。
そうすると
(base)C:\User\username> だったものが
(stan)C:\User\username> に変わります。
ここでパッケージのインストールを行います。
conda install Cython Numpy pystan
さらに
conda install matplotlib jupyter
などをインストールします。必要があれば、scipy pandas などもconda でインストールします。
C++ compilerをインストールします。
conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2
PYTHONPATH\\Lib\\distutils にある distutils.cfgに次のコマンドを付け加えます。
[build]
compiler=mingw32
###jupyter notebookでの仮想環境の切り替え
Condaで作ってる仮想環境の切り替えをJupyter上で簡単に行う方法
Anacondaの仮想環境をJupyter notebookに反映させる方法
jupyter notebookからcondaで作成した仮想環境を簡単に使えるように設定します。
まず仮想環境のstanから抜けます
conda deactivate
(base)C:\User\username> になります。
そこで、以下のコマンドを入力します。（以下、上記参照のコピー）
pip install environment_kernels
jupyter notebook --generate-config
~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
という設定ファイルが生成されていると思います。
このファイルをテキストエディターなどで開いて、以下の設定を書き込みます。
c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'
c.EnvironmentKernelSpecManager.env_dirs=['仮想環境が生成されているパス']
私の場合： '仮想環境が生成されているパス'= 'C:\Users\Username\Anaconda3\envs'
これでJupyterでPystanが使える環境ができるはずです。
動作確認
環境構築後
jupyter notebookを開いて、仮想環境としてstanを選んで、以下のようなテストコードを入力してみてください。
おっさんが挑むPyStanによるMCMC～インストール編～
import pystan
# import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
schools_dat = {'J': 8, 'y': [28, 8, -3, 7, -1, 1, 18, 12],'sigma': [15, 10, 16, 11, 9, 11, 10, 18]}
schools_code = """
data {
int<lower=0> J; // number of schools
real y[J]; // estimated treatment effects
real<lower=0> sigma[J]; // s.e. of effect estimates
}
parameters {
real mu;
real<lower=0> tau;
real eta[J];
}
transformed parameters {
real theta[J];
for (j in 1:J)
theta[j] = mu + tau * eta[j];
}
model {
eta ~ normal(0, 1);
y ~ normal(theta, sigma);
}
"""
sm = pystan.StanModel(model_code=schools_code)
fit = sm.sampling(data=schools_dat, iter=1000, chains=4)
------------
INFO:pystan:COMPILING THE C++ CODE FOR MODEL anon_model_cbe9cd2f1e5ab5d1c7cce1f23ca970b4 NOW.
WARNING:pystan:1 of 2000 iterations ended with a divergence (0.05 %).
WARNING:pystan:Try running with adapt_delta larger than 0.8 to remove the divergences.
------------
上記の命令でコンパイルが始まります。エラーなどが出る場合はこちらを参照してください。
PyStan on Windows
la = fit.extract(permuted=True)
print(la['mu'])
------------
[ 2.58420099 7.99739289 4.00372858 ... 13.27834916 6.86538085
3.91047685]
------------
la['mu'].shape
------------
(2000,)
------------
print(fit)
------------
Inference for Stan model: anon_model_cbe9cd2f1e5ab5d1c7cce1f23ca970b4.
4 chains, each with iter=1000; warmup=500; thin=1;
post-warmup draws per chain=500, total post-warmup draws=2000.
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
mu 8.01 0.15 5.0 -1.69 4.62 7.97 11.18 18.19 1083 1.0
tau 6.5 0.22 5.76 0.35 2.3 5.03 9.02 20.53 686 1.01
eta[1] 0.37 0.02 0.95 -1.54 -0.27 0.4 1.03 2.18 1701 1.0
eta[2] 6.2e-4 0.02 0.9 -1.8 -0.58-6.4e-3 0.59 1.75 2426 1.0
eta[3] -0.22 0.02 0.93 -2.0 -0.84 -0.23 0.39 1.72 1929 1.0
eta[4] -0.03 0.02 0.88 -1.74 -0.65 -0.04 0.56 1.72 1788 1.0
eta[5] -0.35 0.02 0.88 -2.07 -0.93 -0.36 0.22 1.44 1732 1.0
eta[6] -0.2 0.02 0.92 -2.06 -0.78 -0.2 0.39 1.59 2007 1.0
eta[7] 0.32 0.02 0.86 -1.39 -0.23 0.31 0.89 1.94 2004 1.0
eta[8] 0.03 0.02 0.92 -1.69 -0.59 0.02 0.61 1.87 1682 1.0
theta[1] 11.33 0.25 8.45 -1.69 5.73 10.07 15.61 32.57 1173 1.0
theta[2] 8.14 0.12 6.24 -4.42 4.13 8.01 11.73 21.98 2780 1.0
theta[3] 5.79 0.19 7.85 -12.05 1.72 6.53 10.58 19.89 1658 1.0
theta[4] 7.59 0.15 6.55 -5.96 3.43 7.67 11.63 21.41 2018 1.0
theta[5] 4.97 0.15 6.61 -9.97 1.24 5.52 9.27 17.2 1849 1.0
theta[6] 6.15 0.17 6.7 -9.04 2.3 6.63 10.46 18.87 1565 1.0
theta[7] 10.68 0.18 6.77 -0.5 6.23 10.03 14.28 26.5 1402 1.0
theta[8] 8.37 0.23 8.06 -7.13 3.85 8.01 12.33 25.96 1221 1.0
lp__ -4.89 0.1 2.61 -10.75 -6.45 -4.71 -3.11 -0.3 690 1.01
Samples were drawn using NUTS at Fri Nov 8 09:59:19 2019.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
convergence, Rhat=1).
------------
fit.plot()