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Chainrule for CUDA reduction

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
32/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Comienza ejecutando la reproducción en Julia del issue con Zygote y el array de CUDA, confirmando que sum funciona mientras que reduce(+, v) no. Lee las reglas de reducción existentes en ChainRules.jl y compara su comportamiento con este caso. Se considera terminado cuando la llamada de gradiente proporcionada funciona para la reducción en GPU y existe cobertura para el ejemplo mostrado.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

good first issue missing rule

Hi,

I'd like to suggest including a rule for GPU reductions.

using Zygote

function my_loss(v)
    # This works:
    # l = sum(v)
    # This does not work:
    l = reduce(+, v)
    return l
end

v = cu([1., 2.])
Zygote.gradient(my_loss, v)

See also: https://github.com/FluxML/Zygote.jl/issues/730#issuecomment-1221146525

Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
475
Forks
98
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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