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Derivative issue with DiffResults and nested arrays

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Bewertung

Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Anfängerfreundlichkeit
45/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
julia
Bereich
devtools

Rechercherichtung

Reproduziere die beiden Beispiele im Issue und vergleiche die Stack-Trace-Einträge in DiffResults.jl:167, apiutils.jl:5 und derivative.jl:49. Untersuche, wie verschachtelte Arrays von value! und extract_value! verarbeitet werden, und bestätige anschließend, dass derivative! für g(x) ohne den gemeldeten Konvertierungsfehler abgeschlossen wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

The following code works:

using ForwardDiff

g(x) = [[x^2, sqrt(x)]]
println(ForwardDiff.derivative(g, 2))

But this code:

using DiffResults
using ForwardDiff

g(x) = [[x^2, sqrt(x)]]
result = DiffResults.DiffResult(similar(g(2)), similar(g(2)))
result = ForwardDiff.derivative!(result, g, 2)
println(result)

Leads to a runtime error:

ERROR: LoadError: MethodError: no method matching Float64(::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{typeof(g), Int64}, Float64, 1})

Closest candidates are:
  (::Type{T})(::Real, ::RoundingMode) where T<:AbstractFloat
   @ Base rounding.jl:207
  (::Type{T})(::T) where T<:Number
   @ Core boot.jl:792
  Float64(::IrrationalConstants.Fourπ)
   @ IrrationalConstants C:\Users\bruno\.julia\packages\IrrationalConstants\vp5v4\src\macro.jl:112
  ...

Stacktrace:
  [1] convert(::Type{Float64}, x::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{typeof(g), Int64}, Float64, 1})
    @ Base .\number.jl:7
  [2] setindex!(A::Vector{Float64}, x::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{typeof(g), Int64}, Float64, 1}, i1::Int64)
    @ Base .\array.jl:1021
  [3] _unsafe_copyto!(dest::Vector{Float64}, doffs::Int64, src::Vector{ForwardDiff.Dual{…}}, soffs::Int64, n::Int64)
    @ Base .\array.jl:299
  [4] unsafe_copyto!
    @ .\array.jl:353 [inlined]
  [5] _copyto_impl!
    @ .\array.jl:376 [inlined]
  [6] copyto!
    @ .\array.jl:363 [inlined]
  [7] copyto!
    @ .\array.jl:385 [inlined]
  [8] copyto_axcheck!
    @ .\abstractarray.jl:1177 [inlined]
  [9] Vector{Float64}(x::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{typeof(g), Int64}, Float64, 1}})
    @ Base .\array.jl:673
 [10] convert
    @ .\array.jl:665 [inlined]
 [11] setindex!
    @ .\array.jl:1021 [inlined]
 [12] map!
    @ .\abstractarray.jl:3279 [inlined]
 [13] value!
    @ C:\Users\bruno\.julia\packages\DiffResults\YLo25\src\DiffResults.jl:167 [inlined]
 [14] extract_value!
    @ C:\Users\bruno\.julia\packages\ForwardDiff\UBbGT\src\apiutils.jl:5 [inlined]
 [15] derivative!(result::DiffResults.MutableDiffResult{1, Vector{Vector{…}}, Tuple{Vector{…}}}, f::typeof(g), x::Int64)
    @ ForwardDiff C:\Users\bruno\.julia\packages\ForwardDiff\UBbGT\src\derivative.jl:49

Adding the following line fixes this problem:

ForwardDiff.value(::Type{T}, x::AbstractArray) where T = map(d -> ForwardDiff.value(T, d), x)
Vorherrschende Sprache
Julia
Sterne
1k
Forks
162
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.

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