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Derivative issue with DiffResults and nested arrays

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia
Área
devtools

Línea de trabajo

Reproduce los dos ejemplos del issue y compara las entradas del stack trace en DiffResults.jl:167, apiutils.jl:5 y derivative.jl:49. Inspecciona cómo manejan value! y extract_value! los arrays anidados y confirma después que derivative! se completa para g(x) sin el error de conversión indicado.

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

Descripción

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)
Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
1k
Forks
162
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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