Custom `rrule` not working with ReverseDiff
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
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với ví dụ Julia tối thiểu trong issue và chạy lệnh gọi ReverseDiff.gradient, đồng thời kiểm tra xem ChainRulesCore.rrule tùy chỉnh hoặc @scalar_rule có được gọi đến hay không. Theo dõi sự tương tác giữa ReverseDiff và ChainRules, và coi issue là đã được giải quyết khi đã xác định được nguyên nhân các rule bị bỏ qua và hành vi được hỗ trợ.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hello everyone,
First off, thank you all for your work on ReverseDiff.
I'm not sure whether this issue belongs here on in the ChainRules repo, so forgive me if it's not relevant here.
I have tried defining my own pullback using ChainRules, which claims to be compatible with ReverseDiff.
However, my attempts so far have been unsuccesful.
As a minimal example, take
using ChainRules, ChainRulesCore, ReverseDiff, Plots
function new_gradient(x)
return conj((abs(x / 2) + 1)^(-2))
end
function H(a)
return (sign(a) + 1) / 2
end
function ϕ(x)
return H(x[1])
end
@scalar_rule ϕ(x) new_gradient(x)
function ChainRulesCore.rrule(::typeof(ϕ), x::AbstractArray)
y = ϕ.(x)
function array_ϕ_pullback(ȳ)
println("Test.")
ϕ̄ = NoTangent()
x̄ = @thunk new_gradient.(x) * ȳ
return ϕ̄, x̄
end
return y, array_ϕ_pullback
end
gradplot = let
xs = -5:0.01:5
vals = [ϕ(x) for x in xs]
grads = [ReverseDiff.gradient(ϕ, [x]) for x in xs]
p = plot(xs, vals, label = "ϕ")
plot!(p, xs, getindex.(grads, 1), label = "∇ϕ")
p
end
My own rrules are never called.
Have I made an elementary mistake here, or is this actually a problem with ChainRules?
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 397
- Fork
- 62
- Merge trung bình
- 6 giờ 46 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 5
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/ReverseDiff.jl
-
`@grad` fails for qualified function names (`gensym(::Expr)`)Có thể đã có người làm @devmotion đã nhận 3 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
JuliaDiff/ReverseDiff.jl#318 ·
-
`@grad`/`@grad_from_chainrules` silently reuse a tangent if a pullback returns too few tangentsĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 83/100
JuliaDiff/ReverseDiff.jl#315 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
JuliaDiff/ReverseDiff.jl#314 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 56/100
JuliaDiff/ReverseDiff.jl#321 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 72/100
JuliaDiff/ReverseDiff.jl#320 ·
Tất cả issue của JuliaDiff/ReverseDiff.jl
Issue tương tự
-
lux
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
JuliaGraphs/GraphNeuralNetworks.jl#732 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
erfinv(::Float16) and erfcinv(::Float16) are wrong for abs(x) <= 0.75 (erfinv(Float16(0)) == 0.2201)Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
JuliaMath/SpecialFunctions.jl#571 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 67/100