![cmdstanのバージョンを変更
• バージョンの確認
• cmdstan_version()
• パスの確認
• cmdstan_path()
• バージョンの変更
set_cmdstan_path(path = "/home/[hoge]/.cmdstanr/cmdstan-2.26.1")](https://image.slidesharecdn.com/cmdstanrintroduction-210913075930/75/cmdstanrreducesum-16-2048.jpg?cb=1665706599)
![サンプルデータ生成
set.seed(123)
N <- 10000
P <- 2
alpha <- -3
beta <- rep(1,P)
X1 <- rnorm(N, 5, 2)
X2 <- rnorm(N, 3, 4)
mu <- alpha + beta[1]*X1 + beta[2]*X2
logistic <- function(x){
1/(1+exp(-x))
}
Y <- rbinom(N,1,logistic(mu))
X <- data.frame(X1,X2)
Y %>% hist
glm(Y ~ X1 + X2,family=binomial) %>% summary](https://image.slidesharecdn.com/cmdstanrintroduction-210913075930/75/cmdstanrreducesum-20-2048.jpg?cb=1665706599)
![今回使うStanコード
data{
int N;
int P;
int Y[N];
matrix[N,P] X;
}
parameters{
real alpha;
vector[P] beta;
}
model{
Y ~ bernoulli_logit(alpha + X*beta);
alpha ~ normal(0, 10^2);
beta ~ normal(0, 10^2);
}
generated quantities{
vector[100] mu = alpha + X[1:100,]*beta;
}](https://image.slidesharecdn.com/cmdstanrintroduction-210913075930/75/cmdstanrreducesum-21-2048.jpg?cb=1665706599)
![僕が使ってる感じ
map <- function(z){
density(z)$x[which.max(density(z)$y)]
}
quantile95 <- function(x){
quantile(x, probs = c(0.025, 0.975), names = TRUE)
}
ess_tail95 <- function(x){
min(posterior::ess_quantile(x, probs = c(0.025, 0.975), names = TRUE))
}
r_hat <- posterior::rhat
pd_out <- c("mean","sd","map","quantile95","ess_bulk","ess_tail95", "r_hat")
fit$print(c("alpha","beta"),pd_out,max_rows = 30)
貼り付け可能なテキストは
こちら](https://image.slidesharecdn.com/cmdstanrintroduction-210913075930/75/cmdstanrreducesum-26-2048.jpg?cb=1665706599)
![partial_sum_lpmfのコード
• こんな感じ
• 関数内で、bernoulli_logit_lumf()にモデルを入れる
• slice_Yは適当につけた名前で、特に決まってない。別にYで
も走る。
• 目的変数はそのまま入れればいいけど、説明変数などは
start:endで配列を指定する必要あり
• 内部システム的に、startとendには分割された配列の範囲が割
り振られる
real partial_sum_lpmf(int[] slice_Y, int start, int end, real alpha, vector beta, matrix X){
return bernoulli_logit_lupmf(slice_Y | alpha + X[start:end,]*beta);
}](https://image.slidesharecdn.com/cmdstanrintroduction-210913075930/75/cmdstanrreducesum-47-2048.jpg?cb=1665706599)
![テキストバージョン
functions{
real partial_sum_lpmf(int[] slice_Y, int start, int end, real alpha, vector beta, matrix X){
return bernoulli_logit_lupmf(slice_Y | alpha + X[start:end,]*beta);
}
}
data{
int N;
int P;
int Y[N];
matrix[N,P] X;
}
transformed data{
int grainsize = 1;
}
parameters{
real alpha;
vector[P] beta;
}
model{
target += reduce_sum(partial_sum_lpmf, Y, grainsize, alpha, beta, X);
alpha ~ normal(0, 10^2);
beta ~ normal(0, 10^2);
}](https://image.slidesharecdn.com/cmdstanrintroduction-210913075930/75/cmdstanrreducesum-50-2048.jpg?cb=1665706599)
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
•4 likes•9,344 views
Report
Share
Download to read offline
Cmdstanrとreduce_sum()の使い方を解説します
More Related Content
What's hot
What's hot(20)
Similar to Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Similar to Cmdstanr入門とreduce_sum()解説(12)
More from Hiroshi Shimizu
More from Hiroshi Shimizu(20)
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
- 2. 自己紹介 • 清水裕士 • 関西学院大学社会学部 • 専門 • 社会心理学 • Web • @simizu706 • https://norimune.net
- 3. rstanからcmdstanrへ • 実をいうと、rstanはもうダメです • 突然こんなこと言ってごめんね。 • でも本当です。 • rstanはまったく更新されていない • 2020年7月から更新されてない（2021/9/13現在） • 最新のStanが使える機能が使えない • Stanチームもcmdstanrを推奨している • 君もcmdstanrに乗り換えよう！
- 4. reduce_sum()って？ • チェイン内並列化の機能 • サンプルサイズが大きかったり、尤度の計算が重い ときに時間がかかる・・・ • これを使えばチェイン内で並列計算が可能 • Stanに結構前に実装 • しかし、rstanにはまだ実装されてないのであまり使 われてない印象 • この資料ではそのやり方を紹介
- 5. cmdstanrを使おう
- 6. Stanの家族（Rの話） • cmdstan • Stanをcmdで動かすためのコア部分 • これだけだと使いづらいので、さまざまなインターフェ イスでcmdstanを動かせるようになっている • rstan • R内部でcmdstanを動かすためのパッケージ • Rで使うためのさまざまな関数やオプションがある • cmdstanr • Rからcmdstanを動かす命令を出すパッケージ • 出力はcsvファイルで出たものを読み取る
- 8. rstanとcmdstanrの違い • rstanのメリット • 豊富な関数 • 出力や、結果を要約するための関数を揃えている • 他のパッケージとの連携 • bridgesamplingとか、stanfitを入れたらそのまま動くパッ ケージが多い • cmdstanrのメリット • 速い・軽い • 安定している（爆発しにくい） • 依存パッケージが少なく、インストールしやすい • cmdstanのバージョンアップにすぐ対応できる
- 9. rstanはバージョンが古い • cmdstanの最新版は2.27.0(2021/9/13現在) • rstanは2.21 • 古い！ • 後述するreduce_sum()は2.23から対応 • cmdstanrはcmdstanを別にインストールする • install_cmdstan(cores = 2) • cmdstanrのバージョンに関わらず、cmdstanの最新版 を使うことができる
- 10. rstanは重い • 最近よく爆発するようになった • あぼーん • Rのrcppで動かしてることが原因？ • stopボタンを押しても止まってくれない • 結果、あぼーん • とくにVBだとほぼ確実に止まらない • cmdstanr • R内部ではなく、cmdstanをR外部で動かしている • R自体は重くならない • stopボタンをおしたら確実にcmdstanを殺す • VBでもしっかり殺す
- 11. rstanは遅い • N=10000のロジスティック回帰分析 • rstanのiter=2000の平均時間 13.5秒ぐらい • cmdstanrのiter=2000の平均時間 8秒ぐらい rstan cmdstanr
- 12. cmdstanrの準備
- 13. cmdstanrの導入 • 基本的にはここを見てください • https://mc-stan.org/cmdstanr/articles/cmdstanr.html • Windowsユーザーはこちらも参考にしてみてください • https://norimune.net/3609
- 15. インストールの仕方 • まずはインストール • コンパイル環境の確認 • cmdstanをインストール install.packages("cmdstanr", repos = c("https://mc-stan.org/r-packages/", getOption("repos"))) check_cmdstan_toolchain() library(cmdstanr) install_cmdstan(cores = 2) バージョンを指定したい場合 install_cmdstan(cores = 2,version = "2.26.1")
- 16. cmdstanのバージョンを変更 • バージョンの確認 • cmdstan_version() • パスの確認 • cmdstan_path() • バージョンの変更 set_cmdstan_path(path = "/home/[hoge]/.cmdstanr/cmdstan-2.26.1")
- 17. cmdstanrの使い方
- 18. cmdstanrの使い方の基本 • オブジェクト指向 • モデルオブジェクトにメソッドがある • sample, variational, optimizeなど • メソッドはRでいう関数なのでそこに引数をいれる • ほとんどはposteriorパッケージの関数 • bayesplotパッケージと相性がいい • bayesplotはStanチームが開発している事後分布を可 視化するためのパッケージ
- 19. モデルのコンパイル • cmdstan_model()をつかう • model <- cmdstan_model(“reg.stan”) • ちょっと前は相対パスが使えなかったが今は使える のでrstanと同じ感覚でOK • コンパイルが速い！ • 体感的にはrstanの2/3～1/2 • あと視覚的にコンパイルしてくれてる のがちゃんとわかるのでなんか安心 これがクルクル回る
- 20. サンプルデータ生成 set.seed(123) N <- 10000 P <- 2 alpha <- -3 beta <- rep(1,P) X1 <- rnorm(N, 5, 2) X2 <- rnorm(N, 3, 4) mu <- alpha + beta[1]*X1 + beta[2]*X2 logistic <- function(x){ 1/(1+exp(-x)) } Y <- rbinom(N,1,logistic(mu)) X <- data.frame(X1,X2) Y %>% hist glm(Y ~ X1 + X2,family=binomial) %>% summary
- 21. 今回使うStanコード data{ int N; int P; int Y[N]; matrix[N,P] X; } parameters{ real alpha; vector[P] beta; } model{ Y ~ bernoulli_logit(alpha + X*beta); alpha ~ normal(0, 10^2); beta ~ normal(0, 10^2); } generated quantities{ vector[100] mu = alpha + X[1:100,]*beta; }
- 22. サンプリング • rstanとちょっと癖が違う • fit <- model$sample(data = “datastan”) • モデルオブジェクトにメソッドがある • sample()：MCMCを行う • variational()：VBを行う • オプションが違う • iter_warmup：ウォームアップ期間のサイズ • iter_sampling：ウォームアップ後のサイズ • chains：マルコフ連鎖の数 • parallel_chains：並列コアの数
- 23. サンプリング datastan <- list(N=N, P=P, Y=Y, X=X) model <- cmdstan_model(“logistic.stan") fit <- model$sample(datastan, iter_warmup = 1000, iter_sampling = 1000, chains = 4, parallel_chains = 4, refresh = 200)
- 24. cmdstanrの結果の要約 • 結果の要約は$print() • fit$print(c(“alpha”,”beta”)) • $summaryもあるが、tibble表記が嫌いなので僕は こっち。 • 注意点 • デフォルトでは「90％」信用区間が表示される
- 25. $print()メソッドのオプション • max_rows= :表示列の最大値を選ぶ • デフォルトでは10 • 要約統計量関数を指定できる
- 26. 僕が使ってる感じ map <- function(z){ density(z)$x[which.max(density(z)$y)] } quantile95 <- function(x){ quantile(x, probs = c(0.025, 0.975), names = TRUE) } ess_tail95 <- function(x){ min(posterior::ess_quantile(x, probs = c(0.025, 0.975), names = TRUE)) } r_hat <- posterior::rhat pd_out <- c("mean","sd","map","quantile95","ess_bulk","ess_tail95", "r_hat") fit$print(c("alpha","beta"),pd_out,max_rows = 30) 貼り付け可能なテキストは こちら
- 27. 出力 • 結果の出力は$draws() • beta <- fit$draws(“beta”) • iteration×chain×variable • 3次元配列になっている • rstanと違うので注意！
- 28. 収束判断 rhatのグラフ • 収束判断はbayesplotパッケージを活用 • drawsしたものをそのまま関数にいれる library(bayesplot) fit %>% bayesplot::rhat() %>% hist
- 29. トレースプロット • mcmc_traceを使う • fit$draws("alpha") %>% mcmc_trace
- 30. 自己相関 • mcmc_acf()を使う • fit$draws("beta") %>% mcmc_acf
- 31. 事後分布の可視化 • ぜんぶbayesplotに頼る fit$draws("alpha") %>% mcmc_dens fit$draws("alpha") %>% mcmc_hist fit$draws("alpha") %>% mcmc_dens_overlay fit$draws(c("beta")) %>% mcmc_pairs
- 32. 結果の取り出し
- 33. MCMCサンプルの出力 • いわゆるextract • cmdstanrではdraws alpha <- fit$draws("alpha") alpha %>% hist 基本的には$print()と$draws()の2つを覚えてたらOK！
- 34. tidyなデータに変える • posteriorパッケージ • cmdstanrの従属パッケージ • cmdstanrをいれたら自動的に付いてくる • as_draws_df() library(posterior) temp <- fit$draws("beta") %>% as_draws_df temp
- 35. いろいろできる • 中身は実際はこうなっている • data.frame(temp) • .chain • .iteration • .draw • がindex変数として格納 • 特定のチェインだけ除きたい場合 temp <- fit$draws("beta") %>% as_draws_df() %>% dplyr::filter(.chain != 3)
- 36. 事後平均値をRに保存 • 非tidyverse民の僕はapply() • mu <- fit$draws("mu") %>% apply(3,mean) • VBのときはchainの次元がないのでapply(2,mean)
- 37. outputまわり
- 38. cmdstanの結果はどこに？ • $output_files()メソッドをつかう • fit$output_files() • 注意！ • tmpフォルダにはいったcsvファイルは日をまたぐと 消える（Ubuntuだと） • 一度$printとかをすれば多分大丈夫 • 気になるなら、場所を変えてやることもできる • fit$save_output_files("cmdstan/")
- 39. 注意！ • そのままだと消える • tmpフォルダにはいったcsvファイルは日をまたぐと 消える（Ubuntuだと） • あと、jobsを使うとoutputファイルが迷子になる • 一度$print()とかをすれば多分大丈夫 • 気になるなら、場所を変えてやることもできる • fit$save_output_files("cmdstan/")
- 40. rstanfitオブジェクトを作る • cmdstanrfit → rstanfit fit.rstan <- fit$output_files() %>% rstan::read_stan_csv() fit.rstan
- 42. cmdstanrの欠点 • bridgesamplingパッケージと連携しない • 2021年9月現在 • 一度、rstanfitオブジェクトに変換する必要がある • どうやらcmdstan単体ではモデル全体の対数確率を 出力する機能がないので対応厳しいらしい • ちょい面倒 • rstanfitオブジェクトを作って、iter=0でもう一度か らのrstanfitオブジェクトを作る fit.sf <- rstan::read_stan_csv(fit$output_files()) path <- model$stan_file() sf <- rstan::stan(path,data=data,iter=0) bs <- bridge_sampler(fit.sf, stanfit_model = sf)
- 43. 関数を作ったよ • cmdstanr_bs() cmdstanr_bs <- function(fit,model,data){ require(rstan) require(bridgesampling) path <- model$stan_file() fit.sf <- rstan::read_stan_csv(fit$output_files()) sf <- rstan::stan(path,data=data,iter=0) bs <- bridge_sampler(fit.sf, stanfit_model = sf) return(bs) } bs <- cmdstanr_bs(fit,model,datastan) MCMCのサンプルが入ったfitオブジェ クト、モデル、データの順に入れる
- 44. reduce_sum導入
- 45. reduce_sumとは？ • ベクタライズしたlpdf(lpfm)関数を並列化 • 10000人の尤度の計算 • どの順番に計算しても問題ない（交換可能だから） • つまり分割して計算してあとで足しても問題ない • 今のrstanは対応が追いついていない • stan2.23から対応したため、reduce_sumを使うため にはcmdstanrを使う必要がある • rstan最新版は2.21.2
- 46. 具体的な使い方 • functionsブロックで関数を定義 • partial_sum_lpdf() • 目的変数が離散データなら最後をlpmfにする • 変数宣言の順番が決まってるので注意 • 1番目：目的変数 • 2番目：int start • 3番目：int end • 4番目以降：モデルで使う変数たち
- 47. partial_sum_lpmfのコード • こんな感じ • 関数内で、bernoulli_logit_lumf()にモデルを入れる • slice_Yは適当につけた名前で、特に決まってない。別にYで も走る。 • 目的変数はそのまま入れればいいけど、説明変数などは start:endで配列を指定する必要あり • 内部システム的に、startとendには分割された配列の範囲が割 り振られる real partial_sum_lpmf(int[] slice_Y, int start, int end, real alpha, vector beta, matrix X){ return bernoulli_logit_lupmf(slice_Y | alpha + X[start:end,]*beta); }
- 48. reduce_sum()をtargetに • reduce_sum()の引数 • 1番目：partial_sum_lpmf() つまり関数が引数 • 2番目：目的変数 ここではY • 3番目：grainsize 一度に計算するサイズ • grainsize=1の場合、Stanが自動決定する • それ以外の整数をいれたらそのサイズで計算 • 1が常に最速とは限らないので、N/par_chainとかから試し てみる • 4番目以降：モデルで使う変数 target += reduce_sum(partial_sum_lpmf, Y, grainsize, alpha, beta, X);
- 49. Stanコード
- 50. テキストバージョン functions{ real partial_sum_lpmf(int[] slice_Y, int start, int end, real alpha, vector beta, matrix X){ return bernoulli_logit_lupmf(slice_Y | alpha + X[start:end,]*beta); } } data{ int N; int P; int Y[N]; matrix[N,P] X; } transformed data{ int grainsize = 1; } parameters{ real alpha; vector[P] beta; } model{ target += reduce_sum(partial_sum_lpmf, Y, grainsize, alpha, beta, X); alpha ~ normal(0, 10^2); beta ~ normal(0, 10^2); }
- 51. コンパイル時の注意 • Rstudioのコンパイルチェック機能 • rstanのバージョンに合わせている • reduce_sum()は2.23で追加したものなので、コンパ イルエラーがでる • そんな関数ねぇよ • 気にせずコンパイルする • 並列化のためのコンパイルをやる必要がある • cpp_options = list(stan_threads = TRUE) model.rs <- cmdstan_model("logistic_rs.stan", cpp_options = list(stan_threads = TRUE))
- 52. サンプリングのやり方 • threads_per_chainを指定 • PCのコアが32個あるなら、4×8まで可能 • ただコアの数が多くなると計算結果の統合に時間がか かってしまって余計効率が悪いこともある • モデルの複雑さやサンプルサイズなどでうまく調整する • ２～４で十分な気がする fit.rs <- model.rs$sample(datastan, iter_warmup = 1000, iter_sampling = 1000, chains = 4, parallel_chains = 4, threads_per_chain = 2, refresh = 200)
- 53. スピード比較 • 2つに分割 ４つに分割 • 8.5秒→5.5秒 8.5秒→4.5秒
- 54. まとめ • cmdstanrを使おう！ • rstanは重くて遅くて爆発する • cmdstanrは軽くてバージョンを選べて速い • reduce_sum()も使おう！ • もしコアが多いPCをお持ちならオススメ • rstanで普通に推定するよりも、cmdstanrを使って、 かつ、reduce_sum()を活用したら、断然スピードが 違う！ • rstanで13.5秒→cmdstanで最速4.5秒
- 55. Enjoy!