Hacktoberfest 2026: die Issues, die Maintainer für den Oktober markiert haben – offen und einsteigerfreundlich. Hacktoberfest-Issues durchsuchen

Even very basic broadcasting breaks inferability

Offen
#147 0 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Bewertung

Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
julia
Bereich
compilers

Rechercherichtung

Reproduziere das Beispiel mit Julias @code_warntype und beginne bei stage1/forward.jl:148, wo die angezeigte Methode über ∂☆internal dispatcht. Verfolge den Aufruf für die bereitgestellten ZeroBundle, CompositeBundle und die Broadcasting-Funktion; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn das Beispiel nicht mehr Body::Any meldet und weiterhin inferierbar bleibt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Even very simple broadcasting can't infer in Diffractor forward mode

Consider:

using Diffractor
using Diffractor: TaylorBundle, ZeroBundle, CompositeBundle
forward = Diffractor.∂☆{1}()
f(x) = 2 .* x
cb = CompositeBundle{1, Tuple{Float64, Float64}}((TaylorBundle{1}(1.0, (1.0,)), TaylorBundle{1}(1.0, (2.0,))))
@code_warntype forward(ZeroBundle{1}(f), cb)

The output is

julia> @code_warntype forward(ZeroBundle{1}(f), cb)
MethodInstance for (::Diffractor.∂☆{1})(::ZeroBundle{1, typeof(f)}, ::CompositeBundle{1, Tuple{Float64, Float64}, Tuple{Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}, Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}}})
  from (::Diffractor.∂☆{N})(args::Diffractor.AbstractTangentBundle{N}...) where N @ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/a9mlv/src/stage1/forward.jl:148
Static Parameters
  N = 1
Arguments
  #self#::Core.Const(Diffractor.∂☆{1}())
  args::Tuple{ZeroBundle{1, typeof(f)}, CompositeBundle{1, Tuple{Float64, Float64}, Tuple{Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}, Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}}}}
Body::Any
1 ─ %1 = Core.apply_type(Diffractor.∂☆internal, $(Expr(:static_parameter, 1)))::Core.Const(Diffractor.∂☆internal{1})
│   %2 = (%1)()::Core.Const(Diffractor.∂☆internal{1}())
│   %3 = Core._apply_iterate(Base.iterate, %2, args)::Any
└──      return %3
Vorherrschende Sprache
Julia
Sterne
453
Forks
33
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Mehr aus JuliaDiff/Diffractor.jl

Alle Issues in JuliaDiff/Diffractor.jl

Ähnliche Issues

Weitere Issues zu Julia

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.