变分推断是一种用来近似计算复杂概率分布的方法。有时候我们不得不用这种方法来处理难以求解的问题。然而，有些人可能觉得变分推断的实现需要大量的代码和复杂的数学推导。但是，通过巧妙地利用一些技巧，我们其实可以用不超过18行代码来实现变分推断。
在这篇文章中，我们将介绍一个简洁而优雅的变分推断实现方法。我们将会用到 Python 编程语言和 PyTorch 库。通过仔细地阅读以下代码，并结合文中所述的数学推导，相信你也能轻松地理解这个变分推断的实现过程。
在我们的代码示例中，我们将采用一种简单的变分推断算法，即均值场变分推断。我们将尝试最大化证据下界（ELBO），以逼近真实的后验分布。通过定义模型和变分家族，我们可以很容易地利用 PyTorch 的自动微分功能来求解优化问题。
如果你对变分推断感兴趣，但又担心实现会很困难，那么这篇文章将是一个很好的起点。通过不超过18行代码的变分推断实现，相信你会更加深入地理解这一强大的近似推断方法。赶快来挑战一下自己，看看你是否也可以用如此简洁的代码来实现变分推断吧！
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