Python PyMC3:对分类变量采样时出现正有限错误

我试图用狄里克莱先验对一个简单的分类分布模型进行抽样。这是我的密码：

import numpy as np
from scipy import optimize
from pymc3 import *

k = 6
alpha = 0.1 * np.ones(k)

with Model() as model:
    p = Dirichlet('p', a=alpha, shape=k)
    categ = Categorical('categ', p=p, shape=1)

    tr = sample(10000)

我得到了这个错误：

PositiveDefiniteError: Scaling is not positive definite. Simple check failed. Diagonal contains negatives. Check indexes [0 1 2 3 4]

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问题是螺母无法正确初始化。一种解决方案是使用另一个采样器，如下所示：

with pm.Model() as model:
    p = pm.Dirichlet('p', a=alpha)
    categ = pm.Categorical('categ', p=p)

    step = pm.Metropolis(vars=p)
    tr = pm.sample(1000, step=step)

在这里，我手动将

p

分配给Metropolis，并让PyMC3将

categ

分配给适当的采样器