LuxDL/Lux.jl

Enzyme wrappers for AD utilities in Lux

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#738 opened on 2024年6月27日

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enzymegood first issue

説明

Functions

  • batched_jacobian
    • Enzyme.Forward
    • Enzyme.Reverse
  • vector_jacobian_product
  • jacobian_vector_product

Nested Autodiff

Enzyme needs us to use autodiff_thunk for the internal call, so we can easily replace the call inside custom rrules.

  • EnzymeRules
  • CRC.rrule

コントリビューターガイド

技術スタック
なし
領域
machine learningai
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
3-5 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
fresh
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
Familiarity with JuliaUnderstanding of Enzyme ADBasic knowledge of Lux.jl
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
35
調査方針
The issue requests implementing Enzyme wrappers for several AD utilities including batched jacobian, vector jacobian product, jacobian vector product, and handling nested autodiff via autodiff thunk. A contributor should study the existing Enzyme.jl package and Lux.jl's AD interface, then implement each function following the patterns in similar libraries. No linked PRs or comments are present; initial work can start by forking the repo and referencing the issue.