Anonymous function creation is slow, and almost always necessary
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評価
調査の方向性
Start by reading the ForwardDiff method signatures that accept functions and initial values; the issue does not name specific files or tests. Check how DifferentialEquations handles call-site parameters, then determine the scope and compatibility implications of adding a similar option. Done means ForwardDiff can accept parameters at the call site without relying on a closure that captures changing state.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Suppose I have a function f(x::Vector, p::SomeData), which I want to compute the Jacobian of. A common way to do this is
p = generate_some_data()
jac = ForwardDiff(x -> f(x, p), x0)
which has very bad performance on every call because we are instantiating a new anonymous function every time, which triggers compilation. A more clever way of doing this is
partially_applied_f = x -> f(x, p)
#repeat the lines below as much as needed
p = generate_some_data()
jac = ForwardDiff(partially_applied_f, x0)
which introduces a weird invisible dependency of the calls of partially_applied_f on the current state of p. Would it be feasible to update method signatures in this package to accept parameters at the call site? Such that the following code is valid:
p = generate_some_data()
jac = ForwardDiff(f, x0, parameter = p)
DifferentialEquations already do something similar with their method calls. This would remove a lot of overhead and imprevisibility in my use cases.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 1k
- フォーク
- 165
- 平均マージ
- 8日 22時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
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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