Even very basic broadcasting breaks inferability
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Tái hiện ví dụ bằng @code_warntype của Julia và bắt đầu tại stage1/forward.jl:148, nơi phương thức được hiển thị thực hiện dispatch thông qua ∂☆internal. Truy vết lời gọi cho ZeroBundle, CompositeBundle và hàm broadcasting được cung cấp; hoàn thành khi ví dụ không còn báo cáo Body::Any và vẫn có thể suy luận được.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Even very simple broadcasting can't infer in Diffractor forward mode
Consider:
using Diffractor
using Diffractor: TaylorBundle, ZeroBundle, CompositeBundle
forward = Diffractor.∂☆{1}()
f(x) = 2 .* x
cb = CompositeBundle{1, Tuple{Float64, Float64}}((TaylorBundle{1}(1.0, (1.0,)), TaylorBundle{1}(1.0, (2.0,))))
@code_warntype forward(ZeroBundle{1}(f), cb)
The output is
julia> @code_warntype forward(ZeroBundle{1}(f), cb)
MethodInstance for (::Diffractor.∂☆{1})(::ZeroBundle{1, typeof(f)}, ::CompositeBundle{1, Tuple{Float64, Float64}, Tuple{Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}, Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}}})
from (::Diffractor.∂☆{N})(args::Diffractor.AbstractTangentBundle{N}...) where N @ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/a9mlv/src/stage1/forward.jl:148
Static Parameters
N = 1
Arguments
#self#::Core.Const(Diffractor.∂☆{1}())
args::Tuple{ZeroBundle{1, typeof(f)}, CompositeBundle{1, Tuple{Float64, Float64}, Tuple{Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}, Diffractor.TangentBundle{1, Float64, Diffractor.TaylorTangent{Tuple{Float64}}}}}}
Body::Any
1 ─ %1 = Core.apply_type(Diffractor.∂☆internal, $(Expr(:static_parameter, 1)))::Core.Const(Diffractor.∂☆internal{1})
│ %2 = (%1)()::Core.Const(Diffractor.∂☆internal{1}())
│ %3 = Core._apply_iterate(Base.iterate, %2, args)::Any
└── return %3
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 453
- Fork
- 33
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaDiff/Diffractor.jl
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/Diffractor.jl#302 · 2 bình luận ·
-
Wrong derivative of exp(cos(x))Đang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 52/100
JuliaDiff/Diffractor.jl#294 ·
-
Incorrect Jacobian calculationĐang mởbug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaDiff/Diffractor.jl#293 ·
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaDiff/Diffractor.jl#290 · 8 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaDiff/Diffractor.jl#280 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của JuliaDiff/Diffractor.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
SciML/OrdinaryDiffEq.jl#4875 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
SciML/NonlinearSolve.jl#1372 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Truncated discrete ccdf and logccdf return incorrect values at the lower atomCó thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
JuliaStats/Distributions.jl#2095 ·
-
documentation 📜 microphysics💧 ❄️
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 63/100
NumericalEarth/Breeze.jl#1073 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày