如何防止 OpenMDAO 组件为派生类分配大型密集数组?

如何解决如何防止 OpenMDAO 组件为派生类分配大型密集数组?

我有一些 OpenMDAO 组件,它们对 x 坐标的一维列表和 y 坐标的一维列表进行数学运算,输出每对的距离和角度列表。每次计算仅依赖于单个 x 和 y。

它们类似于

x = cos(t)
y = sin(t)
d2 = x**2 + y**2

我在 setup 方法中配置的位置

self.add_input("t",shape_by_conn=True)
self.add_output("x",copy_shape="t")
self.add_output("y",copy_shape="t")
self.add_output("d2",copy_shape="t")

compute 方法按预期工作。通常 t 是来自 np.linspace() 的一维数组。

setup_partials我有

size = self._get_var_meta("t","size")
self.declare_partials("x",["t"],rows=range(size),cols=range(size))
self.declare_partials("y",cols=range(size))
self.declare_partials("d2",cols=range(size))

.

compute_partials 中,我将一维 numpy 数组传递给 J["x","t"] 等等。当我将 check_partials 的长度设置为 10 时,测试 t 不会引发任何错误。如果我没有 out_stream=None,我确实看到它在其输出中打印 10x10 数组。

但是,如果我将 t 设置为 100000,当我运行时 prob.check_partials(out_stream=None) 它尝试分配一个大数组:Unable to allocate 74.5 GiB for an array with shape (100000,100000) and data type float64。我原以为只会分配大小为 ~100000 的数组,而不是 100000^2。

如果我不运行 check_partials,而是附加一个 ExecComp,则会发生同样的错误:

self.add_subsystem("hypotsq",om.ExecComp("d_sq = x**2 + y**2",has_diag_partials=True,x={"shape_by_conn":True},y={"copy_shape": "x"},d_sq={"copy_shape": "y"}))

doc page for Spartial partial derivatives 提到了“稀疏 AssembledJacobian”和“稀疏全局 jacobian”。我可能需要其中之一吗?我还有什么遗漏了吗?

解决方法

在正常运行期间,它只会分配稀疏的雅可比。但是,在 check_partials 期间,OpenMDAO 会为要放入的 FD 部分分配第二个密集数组。

OpenMDAO 这样做是因为一般来说,正确获取行/列是很棘手的,而且通常有助于查看完整的雅可比矩阵。它显然会导致您的代码出现问题,我可以建议一些解决方法:

  1. 当您运行 check_partials 时,将您的组件设置得更小。您可以在运行时使用完整大小,但检查时会过多。

  2. 如果使用大值 t 进行检查对您很重要,请考虑使用 directional derivative checking instead.

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