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私の前の質問Scaled paraboloid and derivatives checkingとの関係で、問題を一度実行することに関連して固定されていることがわかりました。私が試してみたかったが、私はまだデリバティブチェックおよび有限差分の問題は、次のコードで示されてい：部分偏微分と有限差分をチェックするエラー
""" Unconstrained optimization of the scaled paraboloid component."""
from __future__ import print_function
import sys
import numpy as np
from openmdao.api import IndepVarComp, Component, Problem, Group, ScipyOptimizer
class Paraboloid(Component):
def __init__(self):
super(Paraboloid, self).__init__()
self.add_param('X', val=np.array([0.0, 0.0]))
self.add_output('f_xy', val=0.0)
def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
X = params['X']
x = X[0]
y = X[1]
unknowns['f_xy'] = (1000.*x-3.)**2 + (1000.*x)*(0.01*y) + (0.01*y+4.)**2 - 3.
def linearize(self, params, unknowns, resids):
""" Jacobian for our paraboloid."""
X = params['X']
J = {}
x = X[0]
y = X[1]
J['f_xy', 'X'] = np.array([[ 2000000.0*x - 6000.0 + 10.0*y,
0.0002*y + 0.08 + 10.0*x]])
return J
if __name__ == "__main__":
top = Problem()
root = top.root = Group()
#root.fd_options['force_fd'] = True # Error if uncommented
root.add('p1', IndepVarComp('X', np.array([3.0, -4.0])))
root.add('p', Paraboloid())
root.connect('p1.X', 'p.X')
top.driver = ScipyOptimizer()
top.driver.options['optimizer'] = 'SLSQP'
top.driver.add_desvar('p1.X',
lower=np.array([-1000.0, -1000.0]),
upper=np.array([1000.0, 1000.0]),
scaler=np.array([1000., 0.001]))
top.driver.add_objective('p.f_xy')
top.setup()
top.check_partial_derivatives()
top.run()
top.check_partial_derivatives()
print('\n')
print('Minimum of %f found at (%s)' % (top['p.f_xy'], top['p.X']))
最初のチェックが正常に動作しますが、2番目check_partial_derivativesは、FD用の奇妙な結果を与える：
[...]
Partial Derivatives Check
----------------
Component: 'p'
----------------
p: 'f_xy' wrt 'X'
Forward Magnitude : 1.771706e-04
Reverse Magnitude : 1.771706e-04
Fd Magnitude : 9.998228e-01
Absolute Error (Jfor - Jfd) : 1.000000e+00
Absolute Error (Jrev - Jfd) : 1.000000e+00
Absolute Error (Jfor - Jrev): 0.000000e+00
Relative Error (Jfor - Jfd) : 1.000177e+00
Relative Error (Jrev - Jfd) : 1.000177e+00
Relative Error (Jfor - Jrev): 0.000000e+00
Raw Forward Derivative (Jfor)
[[ -1.77170624e-04 -8.89040341e-10]]
Raw Reverse Derivative (Jrev)
[[ -1.77170624e-04 -8.89040341e-10]]
Raw FD Derivative (Jfd)
[[ 0.99982282 0. ]]
Minimum of -27.333333 found at ([ 6.66666658e-03 -7.33333333e+02])
そして（関連していないこともある）私は（ちょうど見るために）root.fd_options['force_fd'] = Trueを設定しようとしたとき、私は最初のチェック中にエラーが発生します：
Partial Derivatives Check
----------------
Component: 'p'
----------------
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files (x86)\Wing IDE 101 5.0\src\debug\tserver\_sandbox.py", line 59, in
File "d:\rlafage\OpenMDAO\OpenMDAO\openmdao\core\problem.py", line 1827, in check_partial_derivatives
u_size = np.size(dunknowns[u_name])
File "d:\rlafage\OpenMDAO\OpenMDAO\openmdao\core\vec_wrapper.py", line 398, in __getitem__
return self._dat[name].get()
File "d:\rlafage\OpenMDAO\OpenMDAO\openmdao\core\vec_wrapper.py", line 223, in _get_scalar
return self.val[0]
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
私は仕事OpenMDAO HEAD（d1e12d4）と一緒に。