Reinterpret discards information and returns incorrect result
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評価
調査の方向性
まず issue の Julia 再現コードを実行し、reinterpret による勾配と、明示的に構築した r2c および c2r 関数による勾配を比較します。ForwardDiff が reinterpret をどのように処理するかを追跡し、情報の損失を避ける方法を特定します。完了の条件は、reinterpret ベースの経路が明示的な経路と同じ正しい勾配を返すことです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
using ForwardDiff
E(x) = abs2(x[1])
xf = randn(ComplexF64, 2)
# WRONG
r2c(x) = reinterpret(ComplexF64, x)
c2r(x) = reinterpret(Float64, x)
# # OK
# r2c(x) = x[1:2] + im*x[3:4]
# c2r(x) = vcat(real(x), imag(x))
ForwardDiff.gradient(x -> E(r2c(x)), c2r(x))
- 主要言語
- Julia
- スター
- 1k
- フォーク
- 162
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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