С реконфигурируемым исполнением модели можно изменять размеры входов и выходов компонентов. Как обновляются соединения, когда переконфигурированные выходы и входы подключены?
В приведенном ниже примере размеры c2.y и c3.y изменяются при каждом запуске модели. Предполагается, что этот вход и выход подключены, как показано на диаграмме N2. Однако после реконфигурации размер соединения, кажется, не обновляется автоматически, он выдает следующую ошибку:
ValueError: The source and target shapes do not match or are ambiguous for the connection 'c2.y' to 'c3.y'. Expected (1,) but got (2,).
Я включил ниже 3 теста с продвинутым соединением, абсолютным соединением и последний с реконфигурацией, но без соединения (который работает).
Последним шансом было бы объявить соединение в родительской группе comps, что я еще не пробовал.
c2 and c3 are reconfigurable components">
Тесты:
- Повышенное соединение
- Абсолютное соединение
- Нет связи
Переконфигурируемые классы компонентов и тесты:
from __future__ import division
import logging
import numpy as np
import unittest
from openmdao.api import Problem, Group, IndepVarComp, ExplicitComponent
from openmdao.utils.assert_utils import assert_rel_error
class ReconfComp(ExplicitComponent):
def initialize(self):
self.size = 1
self.counter = 0
def reconfigure(self):
logging.info('reconf started {}'.format(self.pathname))
self.counter += 1
logging.info('reconf ended {}'.format(self.pathname))
if self.counter % 2 == 0:
self.size += 1
return True
else:
return False
def setup(self):
logging.info('setup started {}'.format(self.pathname))
self.add_input('x', val=1.0)
self.add_output('y', val=np.zeros(self.size))
# All derivatives are defined.
self.declare_partials(of='*', wrt='*')
logging.info('setup ended {}'.format(self.pathname))
def compute(self, inputs, outputs):
logging.info('compute started {}'.format(self.pathname))
outputs['y'] = 2 * inputs['x']
logging.info('compute ended {}'.format(self.pathname))
def compute_partials(self, inputs, jacobian):
jacobian['y', 'x'] = 2 * np.ones((self.size, 1))
class ReconfComp2(ReconfComp):
"""The size of the y input changes the same as way as in ReconfComp"""
def setup(self):
logging.info('setup started {}'.format(self.pathname))
self.add_input('y', val=np.zeros(self.size))
self.add_output('f', val=np.zeros(self.size))
# All derivatives are defined.
self.declare_partials(of='*', wrt='*')
logging.info('setup ended {}'.format(self.pathname))
def compute(self, inputs, outputs):
logging.info('compute started {}'.format(self.pathname))
outputs['f'] = 2 * inputs['y']
logging.info('compute ended {}'.format(self.pathname))
def compute_partials(self, inputs, jacobian):
jacobian['f', 'y'] = 2 * np.ones((self.size, 1))
class TestReconfConnections(unittest.TestCase):
def test_reconf_comp_promoted_connections(self):
p = Problem()
p.model = Group()
p.model.add_subsystem('c1', IndepVarComp('x', 1.0), promotes_outputs=['x'])
p.model.add_subsystem('c2', ReconfComp(), promotes_inputs=['x'], promotes_outputs=['y'])
p.model.add_subsystem('c3', ReconfComp2(), promotes_inputs=['y'],
promotes_outputs=['f'])
p.setup()
p['x'] = 3.
# First run the model once; counter = 1, size of y = 1
p.run_model()
totals = p.compute_totals(wrt=['x'], of=['y'])
assert_rel_error(self, p['x'], 3.0)
assert_rel_error(self, p['y'], 6.0)
assert_rel_error(self, totals['y', 'x'], [[2.0]])
print(p['x'], p['y'], totals['y', 'x'].flatten())
# Run the model again, which will trigger reconfiguration; counter = 2, size of y = 2
p.run_model() # FIXME Fails with ValueError
def test_reconf_comp_connections(self):
p = Problem()
p.model = Group()
p.model.add_subsystem('c1', IndepVarComp('x', 1.0), promotes_outputs=['x'])
p.model.add_subsystem('c2', ReconfComp(), promotes_inputs=['x'])
p.model.add_subsystem('c3', ReconfComp2(), promotes_outputs=['f'])
p.model.connect('c2.y', 'c3.y')
p.setup()
p['x'] = 3.
# First run the model once; counter = 1, size of y = 1
p.run_model()
# Run the model again, which will trigger reconfiguration; counter = 2, size of y = 2
p.run_model() # FIXME Fails with ValueError
def test_reconf_comp_not_connected(self):
p = Problem()
p.model = Group()
p.model.add_subsystem('c1', IndepVarComp('x', 1.0), promotes_outputs=['x'])
p.model.add_subsystem('c2', ReconfComp(), promotes_inputs=['x'])
p.model.add_subsystem('c3', ReconfComp2(), promotes_outputs=['f'])
# c2.y not connected to c3.y
p.setup()
p['x'] = 3.
# First run the model once; counter = 1, size of y = 1
p.run_model()
# Run the model again, which will trigger reconfiguration; counter = 2, size of y = 2
fail, _, _ = p.run_model()
self.assertFalse(fail)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
UPDATE:
Похоже, что в Group._var_abs2meta обновляется только исходный размер, но не цель. Настройка соединений начинается до того, как будет вызвана настройка родительской группы или настройка другого компонента.
ОБНОВЛЕНИЕ 2:
Это происходит с решателем по умолчанию NonlinearRunOnce, с NewtonSolver, равным NonlinearBlockGS, ошибки нет, но размеры переменных также не меняются.