在内存中没有原始模型的情况下,无法直接加载PyMC3跟踪和访问值。PyMC3是一个用于贝叶斯统计建模和推断的Python库,它需要在内存中加载原始模型才能进行跟踪和访问值。
然而,即使没有原始模型,我们仍然可以通过其他方式来获取模型的跟踪和值。一种方法是使用PyMC3的模型序列化功能,将模型保存到磁盘上的文件中。然后,我们可以从磁盘上的文件中加载模型,并进行跟踪和访问值。
另一种方法是使用PyMC3的模型转换功能,将模型转换为Theano共享变量。Theano是一个用于定义、优化和评估数学表达式的Python库,它可以在没有原始模型的情况下进行跟踪和访问值。通过将模型转换为Theano共享变量,我们可以在内存中加载这些共享变量,并使用它们来跟踪和访问模型的值。
总结起来,虽然在内存中没有原始模型的情况下无法直接加载PyMC3跟踪和访问值,但我们可以通过将模型序列化到磁盘或将模型转换为Theano共享变量的方式来实现跟踪和访问值的功能。
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