来自 Rust 的 BridgeStan

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这是 BridgeStan 的 Rust 封装。它允许用户从 Rust 本地评估 Stan 模型的似然值和相关函数。

内部，它依赖于 bindgen 和 libloading。

编译模型

Rust 封装可以通过调用 compile_model 函数来调用 make 命令，从而编译 Stan 模型。

这需要一个 C++ 工具链和 BridgeStan 源代码副本。可以通过启用 download-bridgestan-src 功能并调用 download_bridgestan_src 自动下载源代码。或者，可以手动提供 BridgeStan 源代码的路径。

出于安全考虑，所有 Stan 模型都需要使用 STAN_THREADS=true 构建。这是 compile_model 函数中的默认行为，但在其他上下文中编译模型时可能需要手动设置。

如果在构建模型时未指定 STAN_THREADS，Rust 封装在加载模型时将抛出错误。

使用方法

使用以下命令运行此示例： cargo run --example=example。

use std::ffi::CString;
use std::path::{Path, PathBuf};
use bridgestan::{BridgeStanError, Model, open_library, compile_model};

// The path to the Stan model
let path = Path::new(env!["CARGO_MANIFEST_DIR"])
    .parent()
    .unwrap()
    .join("test_models/simple/simple.stan");

// You can manually set the BridgeStan src path or
// automatically download it (but remember to
// enable the download-bridgestan-src feature first)
let bs_path: PathBuf = "..".into();
// let bs_path = bridgestan::download_bridgestan_src().unwrap();

// The path to the compiled model
let path = compile_model(&bs_path, &path, &[], &[]).expect("Could not compile Stan model.");
println!("Compiled model: {:?}", path);

let lib = open_library(path).expect("Could not load compiled Stan model.");

// The dataset as json
let data = r#"{"N": 7}"#;
let data = CString::new(data.to_string().into_bytes()).unwrap();

// The seed is used in case the model contains a transformed data section
// that uses rng functions.
let seed = 42;

let model = match Model::new(&lib, Some(data), seed) {
    Ok(model) => model,
    Err(BridgeStanError::ConstructFailed(msg)) => {
        panic!("Model initialization failed. Error message from Stan was {msg}")
    }
    Err(e) => {
        panic!("Unexpected error:\n{e}")
    }
};

let n_dim = model.param_unc_num();
assert_eq!(n_dim, 7);
let point = vec![1f64; n_dim];
let mut gradient_out = vec![0f64; n_dim];
let logp = model.log_density_gradient(&point[..], true, true, &mut gradient_out[..])
    .expect("Stan failed to evaluate the logp function.");
// gradient_out contains the gradient of the logp density