如何在PyMC3中建立需要外部封装的模型？

我不确定这是PyMC3问题还是Theano问题。我已经使用PyMC2很长一段时间来适应超新星数据的宇宙学。这需要一些凌乱的积分（见http://arxiv.org/abs/astroph/9905116）如何在PyMC3中建立需要外部封装的模型？

所以我在python中使用一个名为Cosmolopy的包来完成集成和其他一些便利功能。然而，这对PyMC2来说工作得很好，依靠PyMC3中的theano，我无法弄清楚是否有使用Cosmolopy的方法。

这里是我当前的因为Cosmolopy预计float型的omega_matter但收到theano.TensorVariable，而不是如何在PyMC3建立一个模型

import numpy as np 
import pymc as pm 
import cosmolopy as cp 

# generate some redshifts 
nSNe = 100 
z = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=nSNe) 


# set cosmology and simulate some distance moduli and errors 
cosmo = cp.fidcosmo 
muSN = cp.magnitudes.distance_modulus(z, **cosmo) + np.random.normal(loc=0, scale=0.15, size=nSNe) 
muSN_err = np.random.uniform(low=0.1, high=0.3, size=nSNe) 

# pymc model 
with pm.Model() as model: 
    # omega matter is the free parameter in this simple example 
    omega_matter = pm.Uniform('omega_matter', lower=0.0, upper=1.0) 

    # the cosmology as a function of omega_matter 
    cosmo['omega_M_0']  = omega_matter 
    cosmo['omega_lambda_0'] = 1.0 - omega_matter 
    mu_fit = cp.magnitudes.distance_modulus(z, **cosmo) 

    # what should be fit by the MCMC 
    snr = pm.Normal('snr', mu = mu_fit, sd = muSN_err, observed = muSN)

此代码崩溃理解一些示例代码。

所以现在的问题是双重的：