Edward2实现了Edward的HMC方法。

要实现Edward2中的HMC方法，可以按照以下步骤进行：

首先，确保你已经安装了Edward2库。可以通过以下命令来安装：

!pip install edward2

接下来，导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
import edward2 as ed

定义一个模型函数，该函数返回一个概率分布模型。在这个例子中，我们使用了一个简单的线性回归模型。

def linear_regression(features):
    # 定义模型参数
    w = ed.Normal(loc=0., scale=1., name="w")
    b = ed.Normal(loc=0., scale=1., name="b")

    # 定义模型
    y = ed.Normal(loc=features * w + b, scale=1., name="y")

    return y

接下来，我们可以定义一个函数来实现HMC方法。在这个例子中，我们使用了默认的参数。

def hmc_inference(model_fn, num_samples=1000, num_burnin_steps=100):
    # 定义模型函数
    model = tf.function(model_fn)

    # 运行HMC算法
    samples, _ = tfp.mcmc.sample_chain(
        num_results=num_samples,
        num_burnin_steps=num_burnin_steps,
        current_state=[1., 0.],
        kernel=tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
            target_log_prob_fn=lambda *args: model(*args)[0],
            step_size=0.1,
            num_leapfrog_steps=10))

    return samples

最后，我们可以使用上述定义的模型和HMC函数来对数据进行推断。

# 生成一些随机数据
features = tf.random.normal((100,))
labels = features * 2 + 1 + tf.random.normal((100,))

# 进行推断
samples = hmc_inference(lambda x: linear_regression(x), num_samples=1000)

# 打印结果
print("Mean w: {}".format(tf.reduce_mean(samples[:, 0])))
print("Mean b: {}".format(tf.reduce_mean(samples[:, 1])))

以上就是使用Edward2实现HMC方法的一个简单示例。根据你的具体需求，你可以调整模型和HMC函数的参数来获得更好的结果。