Unused output of node type leads to index error in Zygote

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Start with the failing MWE in the issue and trace the GATConv call through src/layers/conv.jl and src/layers/heteroconv.jl, then inspect the reported gat_conv location in GNNlib. Reproduce the Zygote gradient error with the unused node type C and check the related tests. Done means the gradient completes without a bounds error; an open linked pull request already addresses this issue.

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

Descripción

MWE:

using GraphNeuralNetworks, Flux

g = GNNHeteroGraph(
    Dict(
        (:A, :a, :B) => ([1, 2], [3, 4]),
        (:B, :a, :A) => ([1], [2]),
        (:A, :a, :C) => ([1], [1]),
    );
    num_nodes = Dict(:A => 3, :B => 5, :C => 2),
)
layer = HeteroGraphConv([et => GATConv(2 => 2) for et in keys(g.edata)])
x = (A = rand(Float32, 2, 3), B = rand(Float32, 2, 5), C = rand(Float32, 2, 2))

Flux.gradient(x) do x
    y = layer(g, x)
    sum(y[:A]) + sum(y[:B])
end

Error

ERROR: LoadError: BoundsError: attempt to access Tuple{Nothing, ChainRulesCore.ZeroTangent, ChainRulesCore.ZeroTangent} at index [4]
Stacktrace:
  [1] getindex
    @ ./tuple.jl:33 [inlined]
  [2] gradindex(x::Tuple{Nothing, ChainRulesCore.ZeroTangent, ChainRulesCore.ZeroTangent}, i::Int64)
    @ Zygote ~/.julia/packages/Zygote/5O3tb/src/compiler/reverse.jl:24
  [3] gat_conv
    @ ~/.julia/packages/GNNlib/sAfhh/src/layers/conv.jl:154 [inlined]
  [4] (::Zygote.Pullback{Tuple{typeof(gat_conv), GATConv{Dense{typeof(identity), Matrix{Float32}, Bool}, Nothing, Float64, Float32, Matrix{Float32}, typeof(identity), Vector{Float32}}, GNNHeteroGraph{Tuple{Vector{Int64}, Vector{Int64}, Nothing}}, Tuple{Matrix{Float32}, Matrix{Float32}}, Nothing}, Any})(Δ::ChainRulesCore.ZeroTangent)
    @ Zygote ~/.julia/packages/Zygote/5O3tb/src/compiler/interface2.jl:0
  [5] GATConv (repeats 2 times)
    @ ~/.julia/packages/GraphNeuralNetworks/C8IDs/src/layers/conv.jl:346 [inlined]
  [6] forw
    @ ~/.julia/packages/GraphNeuralNetworks/C8IDs/src/layers/heteroconv.jl:63 [inlined]
Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
310
Forks
75
Merge medio
2 d 15 h
PR fusionados (30 d)
10

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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