Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

Gradients with respect to dictionaries don't work

Ouverte
#90 6 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
35/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
julia

Piste de recherche

Commencez par reproduire les deux exemples de gradients de dictionnaire de l’issue, puis examinez les frames de pile Diffractor signalées dans src/stage1/generated.jl ainsi que l’erreur de tangente de ChainRulesCore. Suivez la manière dont la construction et la recherche dans les dictionnaires sont différenciées ; le travail est terminé lorsque les deux exemples s’exécutent sans erreur et renvoient des gradients de dictionnaire correspondant au comportement de Zygote illustré.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

In Julia 1.7.3:

julia> Zygote.gradient(x -> x["foo"]["bar"]^2, Dict("foo" => Dict("bar" => 5)))
(Dict{Any, Any}("foo" => Dict{Any, Any}("bar" => 10)),)

julia> Diffractor.gradient(x -> x["foo"]["bar"]^2, Dict("foo" => Dict("bar" => 5)))
ERROR: ArgumentError: Tangent for the primal Dict{String, Int64} should be backed by a AbstractDict type, not by NamedTuple{(:vals,), Tuple{Vector{Int64}}}.
Stacktrace:
 [1] _backing_error(P::Type, G::Type, E::Type)
   @ ChainRulesCore C:\Users\anhin\.julia\packages\ChainRulesCore\ctmSK\src\tangent_types\tangent.jl:62
 [2] ChainRulesCore.Tangent{Dict{String, Int64}, NamedTuple{(:vals,), Tuple{Vector{Int64}}}}(backing::NamedTuple{(:vals,), Tuple{Vector{Int64}}})
   @ ChainRulesCore C:\Users\anhin\.julia\packages\ChainRulesCore\ctmSK\src\tangent_types\tangent.jl:33
 [3] (::Diffractor.var"#162#164"{Symbol, DataType})(Δ::Vector{Int64})
   @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:309
 [4] (::Diffractor.EvenOddOdd{1, 1, Diffractor.var"#162#164"{Symbol, DataType}, Diffractor.var"#163#165"{Symbol}})(Δ::Vector{Int64})
   @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:289
 [5] ∂⃖¹₁getproperty
   @ .\none:1

and

julia> pars = Dict(:x=>0f0, "y"=>4f0, 8=>-3f0)
Dict{Any, Float32} with 3 entries:
  "y" => 4.0
  8   => -3.0
  :x  => 0.0

julia> function my_map(my_f, my_dict)
                  new_dict = Dict()
                  for k in keys(my_dict)
                      new_dict[k] = my_f(my_dict[k])
                  end
                  new_dict
              end
my_map (generic function with 1 method)

julia> function my_sum(my_dict)
                  s = 0f0
                  for k in keys(my_dict)
                      s += my_dict[k]
                  end
                  s
              end
my_sum (generic function with 1 method)

julia> my_sum(my_map(x->x^2, pars))
25.0f0

julia> Zygote.gradient(pars -> my_sum(my_map(x->x^2, pars)), pars)
(Dict{Any, Any}("y" => 8.0f0, 8 => -6.0f0, :x => 0.0f0),)

julia> Diffractor.gradient(pars -> my_sum(my_map(x->x^2, pars)), pars)
ERROR: MethodError: no method matching (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.sizeof), ::Int64)
Closest candidates are:
  (::Diffractor.∂⃖recurse)(::Any...) at C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:406
Stacktrace:
  [1] macro expansion
    @ C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0 [inlined]
  [2] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.sizeof), ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:415
  [3] (::∂⃖{1})(f::typeof(Core.sizeof), args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
  [4] is_top_bit_set
    @ .\boot.jl:616 [inlined]
  [5] (::∂⃖{1})(f::typeof(Core.is_top_bit_set), args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
  [6] check_top_bit
    @ .\boot.jl:626 [inlined]
  [7] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.check_top_bit), ::Type{UInt64}, ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
  [8] (::∂⃖{1})(::typeof(Core.check_top_bit), ::Type, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
  [9] toUInt64
    @ .\boot.jl:737 [inlined]
 [10] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.toUInt64), ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [11] (::∂⃖{1})(f::typeof(Core.toUInt64), args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [12] UInt64
    @ .\boot.jl:767 [inlined]
 [13] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::Type{UInt64}, ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [14] (::∂⃖{1})(f::Type{UInt64}, args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [15] convert
    @ .\number.jl:7 [inlined]
 [16] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(convert), ::Type{UInt64}, ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [17] (::∂⃖{1})(::typeof(convert), ::Type, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [18] Dict
    @ .\dict.jl:90 [inlined]
 [19] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(args::Type{Dict{Any, Any}})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [20] (::∂⃖{1})(::Type{Dict{Any, Any}})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [21] Dict
    @ .\dict.jl:118 [inlined]
 [22] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(args::Type{Dict})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [23] (::∂⃖{1})(::Type{Dict})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [24] my_map
    @ .\REPL[20]:2 [inlined]
 [25] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(my_map), ::var"#14#16", ::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [26] (::∂⃖{1})(::typeof(my_map), ::Function, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [27] #13
    @ .\REPL[24]:1 [inlined]
 [28] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::var"#13#15", ::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [29] (::∂⃖{1})(f::var"#13#15", args::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [30] ∂⃖(::Function, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\interface.jl:25
 [31] (::Diffractor.∇{var"#13#15"})(args::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\interface.jl:123
 [32] Diffractor.∇(::Function, ::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\interface.jl:130
 [33] top-level scope
    @ REPL[24]:1
Langage dominant
Julia
Étoiles
453
Forks
33
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de JuliaDiff/Diffractor.jl

Toutes les issues de JuliaDiff/Diffractor.jl

Issues similaires

Plus d'issues Julia

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.