Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Gradients with respect to dictionaries don't work

Đang mở
#90 6 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách tái hiện cả hai ví dụ về gradient của dictionary trong issue, sau đó kiểm tra các stack frame Diffractor được báo cáo trong src/stage1/generated.jl và lỗi tangent của ChainRulesCore. Theo dõi cách việc xây dựng và tra cứu dictionary được vi phân; được xem là hoàn tất khi cả hai ví dụ chạy mà không có lỗi và trả về các gradient của dictionary khớp với hành vi Zygote được minh họa.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

In Julia 1.7.3:

julia> Zygote.gradient(x -> x["foo"]["bar"]^2, Dict("foo" => Dict("bar" => 5)))
(Dict{Any, Any}("foo" => Dict{Any, Any}("bar" => 10)),)

julia> Diffractor.gradient(x -> x["foo"]["bar"]^2, Dict("foo" => Dict("bar" => 5)))
ERROR: ArgumentError: Tangent for the primal Dict{String, Int64} should be backed by a AbstractDict type, not by NamedTuple{(:vals,), Tuple{Vector{Int64}}}.
Stacktrace:
 [1] _backing_error(P::Type, G::Type, E::Type)
   @ ChainRulesCore C:\Users\anhin\.julia\packages\ChainRulesCore\ctmSK\src\tangent_types\tangent.jl:62
 [2] ChainRulesCore.Tangent{Dict{String, Int64}, NamedTuple{(:vals,), Tuple{Vector{Int64}}}}(backing::NamedTuple{(:vals,), Tuple{Vector{Int64}}})
   @ ChainRulesCore C:\Users\anhin\.julia\packages\ChainRulesCore\ctmSK\src\tangent_types\tangent.jl:33
 [3] (::Diffractor.var"#162#164"{Symbol, DataType})(Δ::Vector{Int64})
   @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:309
 [4] (::Diffractor.EvenOddOdd{1, 1, Diffractor.var"#162#164"{Symbol, DataType}, Diffractor.var"#163#165"{Symbol}})(Δ::Vector{Int64})
   @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:289
 [5] ∂⃖¹₁getproperty
   @ .\none:1

and

julia> pars = Dict(:x=>0f0, "y"=>4f0, 8=>-3f0)
Dict{Any, Float32} with 3 entries:
  "y" => 4.0
  8   => -3.0
  :x  => 0.0

julia> function my_map(my_f, my_dict)
                  new_dict = Dict()
                  for k in keys(my_dict)
                      new_dict[k] = my_f(my_dict[k])
                  end
                  new_dict
              end
my_map (generic function with 1 method)

julia> function my_sum(my_dict)
                  s = 0f0
                  for k in keys(my_dict)
                      s += my_dict[k]
                  end
                  s
              end
my_sum (generic function with 1 method)

julia> my_sum(my_map(x->x^2, pars))
25.0f0

julia> Zygote.gradient(pars -> my_sum(my_map(x->x^2, pars)), pars)
(Dict{Any, Any}("y" => 8.0f0, 8 => -6.0f0, :x => 0.0f0),)

julia> Diffractor.gradient(pars -> my_sum(my_map(x->x^2, pars)), pars)
ERROR: MethodError: no method matching (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.sizeof), ::Int64)
Closest candidates are:
  (::Diffractor.∂⃖recurse)(::Any...) at C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:406
Stacktrace:
  [1] macro expansion
    @ C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0 [inlined]
  [2] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.sizeof), ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:415
  [3] (::∂⃖{1})(f::typeof(Core.sizeof), args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
  [4] is_top_bit_set
    @ .\boot.jl:616 [inlined]
  [5] (::∂⃖{1})(f::typeof(Core.is_top_bit_set), args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
  [6] check_top_bit
    @ .\boot.jl:626 [inlined]
  [7] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.check_top_bit), ::Type{UInt64}, ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
  [8] (::∂⃖{1})(::typeof(Core.check_top_bit), ::Type, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
  [9] toUInt64
    @ .\boot.jl:737 [inlined]
 [10] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(Core.toUInt64), ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [11] (::∂⃖{1})(f::typeof(Core.toUInt64), args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [12] UInt64
    @ .\boot.jl:767 [inlined]
 [13] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::Type{UInt64}, ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [14] (::∂⃖{1})(f::Type{UInt64}, args::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [15] convert
    @ .\number.jl:7 [inlined]
 [16] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(convert), ::Type{UInt64}, ::Int64)
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [17] (::∂⃖{1})(::typeof(convert), ::Type, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [18] Dict
    @ .\dict.jl:90 [inlined]
 [19] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(args::Type{Dict{Any, Any}})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [20] (::∂⃖{1})(::Type{Dict{Any, Any}})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [21] Dict
    @ .\dict.jl:118 [inlined]
 [22] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(args::Type{Dict})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [23] (::∂⃖{1})(::Type{Dict})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [24] my_map
    @ .\REPL[20]:2 [inlined]
 [25] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::typeof(my_map), ::var"#14#16", ::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [26] (::∂⃖{1})(::typeof(my_map), ::Function, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [27] #13
    @ .\REPL[24]:1 [inlined]
 [28] (::Diffractor.∂⃖recurse{1})(::var"#13#15", ::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:0
 [29] (::∂⃖{1})(f::var"#13#15", args::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\stage1\generated.jl:216
 [30] ∂⃖(::Function, ::Vararg{Any})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\interface.jl:25
 [31] (::Diffractor.∇{var"#13#15"})(args::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\interface.jl:123
 [32] Diffractor.∇(::Function, ::Dict{Any, Float32})
    @ Diffractor C:\Users\anhin\.julia\packages\Diffractor\WrKGJ\src\interface.jl:130
 [33] top-level scope
    @ REPL[24]: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

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của JuliaDiff/Diffractor.jl

Tất cả issue của JuliaDiff/Diffractor.jl

Issue tương tự

Thêm issue về Julia

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.