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Reinterpret discards information and returns incorrect result

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
julia
领域
backend

调研方向

首先运行 issue 中的 Julia 复现程序，并将 reinterpret 得到的梯度与显式构造的 r2c 和 c2r 函数得到的梯度进行比较。跟踪 ForwardDiff 如何处理 reinterpret，并确定如何避免信息丢失；完成的标准是，基于 reinterpret 的路径返回与显式路径相同的正确梯度。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

using ForwardDiff
E(x) = abs2(x[1])
xf = randn(ComplexF64, 2)
# WRONG
r2c(x) = reinterpret(ComplexF64, x)
c2r(x) = reinterpret(Float64, x)
# # OK
# r2c(x) = x[1:2] + im*x[3:4]
# c2r(x) = vcat(real(x), imag(x))
ForwardDiff.gradient(x -> E(r2c(x)), c2r(x))
主要语言
Julia
星标
1k
派生
162
30 天内没有已合并 PR

环境准备

这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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