Failure with ComposedFunction `∘`
Chưa có ai nhận issue này.
- #73 của @mcabbott — đã đóng, không merge
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Tái hiện lỗi với hai lệnh gọi Diffractor.gradient được nêu trong issue. Bắt đầu với src/stage1/generated.jl quanh các dòng 288-308 và src/interface.jl quanh các dòng 122-128, sau đó xem lại pull request ChainRulesCore được liên kết. Công việc được xem là hoàn tất khi gradient(identity∘cbrt, 1.23) hoàn tất mà không gặp lỗi Tangent backing và vẫn giữ nguyên kết quả cbrt trực tiếp đang hoạt động.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I'm pretty confident this worked in September, but have no idea whether changes here or in ChainRules broke it: Edit -- the change is https://github.com/JuliaDiff/ChainRulesCore.jl/pull/495, discussed there.
julia> Diffractor.gradient(cbrt, 1.23)
(0.29036348772107673,)
julia> Diffractor.gradient(identity∘cbrt, 1.23)
ERROR: ArgumentError: Tangent for the primal Base.Pairs{Symbol, Union{}, Tuple{}, NamedTuple{(), Tuple{}}} should be backed by a AbstractDict type, not by NamedTuple{(:data,), Tuple{ChainRulesCore.ZeroTangent}}.
Stacktrace:
[1] _backing_error(P::Type, G::Type, E::Type)
@ ChainRulesCore ~/.julia/packages/ChainRulesCore/qzYOG/src/tangent_types/tangent.jl:62
[2] ChainRulesCore.Tangent{Base.Pairs{Symbol, Union{}, Tuple{}, NamedTuple{(), Tuple{}}}, NamedTuple{(:data,), Tuple{ChainRulesCore.ZeroTangent}}}(backing::NamedTuple{(:data,), Tuple{ChainRulesCore.ZeroTangent}})
@ ChainRulesCore ~/.julia/packages/ChainRulesCore/qzYOG/src/tangent_types/tangent.jl:33
[3] (::Diffractor.var"#162#164"{Symbol, DataType})(Δ::ChainRulesCore.ZeroTangent)
@ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/HYuxt/src/stage1/generated.jl:308
[4] (::Diffractor.EvenOddOdd{1, 1, Diffractor.var"#162#164"{Symbol, DataType}, Diffractor.var"#163#165"{Symbol}})(Δ::ChainRulesCore.ZeroTangent)
@ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/HYuxt/src/stage1/generated.jl:288
[5] ∂⃖¹₁merge
@ ./none:1
[6] ∂⃖¹₁
@ ./none:1
[7] (::Diffractor.ApplyOdd{1, 1})(Δ::Float64)
@ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/HYuxt/src/stage1/generated.jl:371
[8] ∂⃖¹₁ComposedFunction
@ ./none:1
[9] (::Diffractor.∇{ComposedFunction{typeof(identity), typeof(cbrt)}})(args::Float64)
@ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/HYuxt/src/interface.jl:122
[10] Diffractor.∇(::Function, ::Float64)
@ Diffractor ~/.julia/packages/Diffractor/HYuxt/src/interface.jl:128
[11] top-level scope
@ REPL[3]:1
- 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 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
JuliaGPU/KernelAbstractions.jl#897 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
oscar-system/GAP.jl#1455 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
JuliaAI/MLJTransforms.jl#85 ·
-
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 4 ngày