Anonymous function creation is slow, and almost always necessary

Fechada
#873 9 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Mantenedores costumam responder em até 1 dia

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
julia
Domínio
backend

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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.

Linguagem predominante
Julia
Estrelas
1k
Forks
165
Merge médio
8d 22h
PRs com merge (30d)
3

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de JuliaDiff/ForwardDiff.jl

Todas as issues de JuliaDiff/ForwardDiff.jl

Issues semelhantes

Mais issues de Julia

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.