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      "\u001b[0;32m<ipython-input-1-417a3dfcd765>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m     64\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     65\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mt\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mrange\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0minference\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mn_iter\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 66\u001b[0;31m   \u001b[0minfo_dict\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0minference\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mupdate\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     67\u001b[0m   \u001b[0minference\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mprint_progress\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0minfo_dict\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     68\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/Users/tomek/.virtualenvs/x/lib/python3.6/site-packages/edward/inferences/monte_carlo.py\u001b[0m in \u001b[0;36mupdate\u001b[0;34m(self, feed_dict)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    128\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    129\u001b[0m     \u001b[0msess\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mget_session\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 130\u001b[0;31m     \u001b[0m_\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maccept_rate\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0msess\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mrun\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mtrain\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mn_accept_over_t\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mfeed_dict\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    131\u001b[0m     \u001b[0mt\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0msess\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mrun\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mincrement_t\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    132\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/Users/tomek/.virtualenvs/x/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36mrun\u001b[0;34m(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    776\u001b[0m     \u001b[0;32mtry\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    777\u001b[0m       result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,\n\u001b[0;32m--> 778\u001b[0;31m                          run_metadata_ptr)\n\u001b[0m\u001b[1;32m    779\u001b[0m       \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mrun_metadata\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    780\u001b[0m         \u001b[0mproto_data\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mtf_session\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mTF_GetBuffer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mrun_metadata_ptr\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/Users/tomek/.virtualenvs/x/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_run\u001b[0;34m(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    980\u001b[0m     \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mfinal_fetches\u001b[0m \u001b[0;32mor\u001b[0m \u001b[0mfinal_targets\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    981\u001b[0m       results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches,\n\u001b[0;32m--> 982\u001b[0;31m                              feed_dict_string, options, run_metadata)\n\u001b[0m\u001b[1;32m    983\u001b[0m     \u001b[0;32melse\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    984\u001b[0m       \u001b[0mresults\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/Users/tomek/.virtualenvs/x/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_do_run\u001b[0;34m(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1030\u001b[0m     \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mhandle\u001b[0m \u001b[0;32mis\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1031\u001b[0m       return self._do_call(_run_fn, self._session, feed_dict, fetch_list,\n\u001b[0;32m-> 1032\u001b[0;31m                            target_list, options, run_metadata)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1033\u001b[0m     \u001b[0;32melse\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1034\u001b[0m       return self._do_call(_prun_fn, self._session, handle, feed_dict,\n",
      "\u001b[0;32m/Users/tomek/.virtualenvs/x/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_do_call\u001b[0;34m(self, fn, *args)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1037\u001b[0m   \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_do_call\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mfn\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1038\u001b[0m     \u001b[0;32mtry\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1039\u001b[0;31m       \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mfn\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1040\u001b[0m     \u001b[0;32mexcept\u001b[0m \u001b[0merrors\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mOpError\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0me\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1041\u001b[0m       \u001b[0mmessage\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mcompat\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mas_text\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0me\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/Users/tomek/.virtualenvs/x/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_run_fn\u001b[0;34m(session, feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1019\u001b[0m         return tf_session.TF_Run(session, options,\n\u001b[1;32m   1020\u001b[0m                                  \u001b[0mfeed_dict\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mfetch_list\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mtarget_list\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1021\u001b[0;31m                                  status, run_metadata)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1022\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1023\u001b[0m     \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_prun_fn\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0msession\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mhandle\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mfeed_dict\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mfetch_list\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m: "
     ],
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    },
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     "data": {
      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAegAAAFMCAYAAAAA3S/0AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\nRK5CYII=\n",
      "text/plain": [
       "<matplotlib.figure.Figure at 0x121ecd198>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "#!/usr/bin/env python\n",
    "\"\"\"Bayesian logistic regression using Hamiltonian Monte Carlo.\n",
    "\n",
    "We visualize the fit.\n",
    "\"\"\"\n",
    "from __future__ import absolute_import\n",
    "from __future__ import division\n",
    "from __future__ import print_function\n",
    "\n",
    "import edward as ed\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "from edward.models import Bernoulli, Normal, Empirical\n",
    "\n",
    "\n",
    "def build_toy_dataset(N, noise_std=0.1):\n",
    "  D = 1\n",
    "  X = np.linspace(-6, 6, num=N)\n",
    "  y = np.tanh(X) + np.random.normal(0, noise_std, size=N)\n",
    "  y[y < 0.5] = 0\n",
    "  y[y >= 0.5] = 1\n",
    "  X = (X - 4.0) / 4.0\n",
    "  X = X.reshape((N, D))\n",
    "  return X, y\n",
    "\n",
    "\n",
    "ed.set_seed(42)\n",
    "\n",
    "N = 40  # number of data points\n",
    "D = 1  # number of features\n",
    "\n",
    "# DATA\n",
    "X_train, y_train = build_toy_dataset(N)\n",
    "\n",
    "# MODEL\n",
    "X = tf.placeholder(tf.float32, [N, D])\n",
    "w = Normal(loc=tf.zeros(D), scale=3.0 * tf.ones(D))\n",
    "b = Normal(loc=tf.zeros([]), scale=3.0 * tf.ones([]))\n",
    "y = Bernoulli(logits=ed.dot(X, w) + b)\n",
    "\n",
    "# INFERENCE\n",
    "T = 5000  # number of samples\n",
    "qw = Empirical(params=tf.Variable(tf.random_normal([T, D])))\n",
    "qb = Empirical(params=tf.Variable(tf.random_normal([T])))\n",
    "\n",
    "inference = ed.HMC({w: qw, b: qb}, data={X: X_train, y: y_train})\n",
    "inference.initialize(n_print=10, step_size=0.6)\n",
    "\n",
    "tf.global_variables_initializer().run()\n",
    "\n",
    "# Set up figure.\n",
    "fig = plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor='white')\n",
    "ax = fig.add_subplot(111, frameon=False)\n",
    "plt.ion()\n",
    "plt.show(block=False)\n",
    "\n",
    "# Build samples from inferred posterior.\n",
    "n_samples = 50\n",
    "inputs = np.linspace(-5, 3, num=400, dtype=np.float32).reshape((400, 1))\n",
    "probs = tf.stack([tf.sigmoid(ed.dot(inputs, qw.sample()) + qb.sample())\n",
    "                  for _ in range(n_samples)])\n",
    "\n",
    "for t in range(inference.n_iter):\n",
    "  info_dict = inference.update()\n",
    "  inference.print_progress(info_dict)\n",
    "\n",
    "  if t % inference.n_print == 0:\n",
    "    outputs = probs.eval()\n",
    "\n",
    "    # Plot data and functions\n",
    "    plt.cla()\n",
    "    ax.plot(X_train[:], y_train, 'bx')\n",
    "    for s in range(n_samples):\n",
    "      ax.plot(inputs[:], outputs[s], alpha=0.2)\n",
    "\n",
    "    ax.set_xlim([-5, 3])\n",
    "    ax.set_ylim([-0.5, 1.5])\n",
    "    plt.draw()\n",
    "    plt.pause(1.0 / 60.0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    ""
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 2",
   "language": "python",
   "name": "python2"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2.0
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}