use `HessianConfig` to calculate gradients?
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评估
调研方向
首先跟踪现有的 HessianConfig、DiffResults.HessianResult、GradientConfig 和 gradient! 入口点，以了解缓存的 Jacobian 配置是如何使用的。将提议的 HessianConfig 到 gradient 路径与现有的梯度结果处理进行比较，然后验证 gradient!(hresult, f, x, hconfig) 在复用缓存的同时生成相同的梯度。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Hello,
Recently i came across with a problem in which already had a hessian cache, (HessianConfig + DiffResults.HessianResult), but it seems there aren't any methods for calculating for using HessianConfig (and HessianResult) when calculating gradients (of the same function with the same number and type of arguments).
I did this dirty hack to allow calculating gradients with HessianConfig + HessianResult:
hresult,hconfig = cache
h_jconfig = hconfig.jacobian_config
seeds = h_jconfig.seeds
duals = h_jconfig.duals[1]
gconfig = ForwardDiff.GradientConfig{Nothing,eltype(aux),length(seeds),typeof(duals)}(seeds,duals)
gresult = ForwardDiff.MutableDiffResult(result.value,(result.derivs[1],))
It works for me, but it could be generalized (by passing the adequate function argument, for example)
It would be much easier to just do ForwardDiff.gradient!(hresult,f,x,hconfig) instead.
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 1k
- 派生
- 162
- PR 合并指标
- 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
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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