Enum AutodiffError 

#[non_exhaustive]
pub enum AutodiffError {
    Shape(ShapeError),
    Backward(String),
    TapeMismatch,
    InvalidArgument(String),
    Backend(BackendError),
    GradientTrackingDisabled,
    DeviceMismatch {
        requested: Device,
        actual: Device,
    },
}

autodiff の公開 API が返すエラー型。

#[non_exhaustive] を付す理由: 公開 API 非破壊はガードレール条件 （.claude/rules/security.md）であり、TASK-1.5 で演算セットが拡張 されるたびに新しい失敗要因（Conv 系の padding 不整合等）の variant 追加を非破壊にするため（docs/public-api-design.md §3.1 準拠）。

Variants (Non-exhaustive)

Non-exhaustive enums could have additional variants added in future. Therefore, when matching against variants of non-exhaustive enums, an extra wildcard arm must be added to account for any future variants.

Shape(ShapeError)

順伝播時の shape 不整合（matmul/add/mul の不正なブロード キャスト、sum/max/mse_loss の shape 不一致等）。 tensor-core::ShapeError をラップする。

Backward(String)

Tape::backward（backward.rs・TASK-1.5c・#18）時のグラフ不整合 用に予約された variant。当初はクロステープ検査 （TapeMismatch。下記）で表現できる範囲のみを想定し構築箇所を 持たなかったが、TASK-12.1d（#164）の遅延評価統合で materialize_fallible（tape.rs）の OnceCell 不変条件違反 （set/get の理論上到達しないはずの None 分岐）検出用途に 転用する（docs/fusion-graph-design.md §3.5.2「OnceCell::set の Err は通常分岐として扱う」節。materialize_fallible は &'a Tensor<f32> を返す関数であり None 分岐で捏造した値への 参照を作れないため、安全側のフォール先を型付きエラーとする）。

TapeMismatch

二項演算（matmul/add/mul/mse_loss）に、異なる Tape に 属する Var が渡された。ライフタイム 't の一致は同一 Tape を指す証明にはならない（同一スコープに複数の Tape が存在する 場合、それぞれの Var<'t> は同一の 't を持ちうる）ため、 Var::matmul/add/mul/mse_loss は shape 検査より前に self.tape.id と相手側の TapeId を実行時照合し、不一致なら 本 variant を返す（docs/public-api-design.md §3.1 「クロステープ安全性」）。

InvalidArgument(String)

呼び出し元が渡した引数がテンソル未生成の段階で構築不可能な 組み合わせだった（例: nn::Linear::new の in_features == 0。 1/√in_features が非有限になるため shape 検査より前に弾く）。

tensor-core::ShapeError（#[non_exhaustive]）へ variant を 追加する案もあったが、ShapeError は「テンソル生成・view 操作・ reshape の shape 不整合」（tensor-core/src/error.rs 冒頭）専用の 型であり、nn 層のコンストラクタ引数検証はその責務外 （tensor-core は nn を知らない下位クレート）。そのため autodiff 側で ShapeError をラップしない専用 variant として 追加する（review 指摘 #91: 既存 AxisOutOfRange への転用は 意味不一致だったため撤回）。

Backend(BackendError)

融合実行・実体化（TASK-12.1d・#164。materialize_fallible。 tape.rs）で発生した型付きバックエンドエラー。 fandhe_ai_tensor_core::BackendError をラップする（docs/ fusion-graph-design.md §3.5.2「層 1 は Unsupported 以外の run_fused の失敗をフォールバックせずそのまま伝播する」）。

GradientTrackingDisabled

Gradients::get の対象ノードが requires_grad == false （Tape::var_no_grad で登録した葉、または Var::detach で 切り離した葉、およびそれらのみを祖先に持つ非葉ノード）だった （イシュー #1748・docs/autodiff-nograd-leaf-dinput-skip-decision.md §5「案 B」）。「loss から未到達（Ok(None)）」とは型で区別する ——未到達は「たまたま今回の loss には寄与しなかった」ことを、 本 variant は「この Var は構造的に勾配を持ちえない」ことを表す。

DeviceMismatch

crate::Var::to（イシュー #1614）が要求先デバイスと実際の デバイスの不一致を検出した。Var は所属する 1 つの Tape （＝1 デバイス）に束縛されており（docs/public-api-design.md §3.1「クロステープ安全性」）、同一テープ内でデバイスを差し 替える演算は表現できない。単位 variant ではなく要求先・実際の 両方の Device を保持するのは、呼び出し元が「なぜ失敗した か」をエラー値だけから判断できるようにするため（BackendError:: DeviceUnavailable と同じ設計方針）。別デバイスへ実際に値を 転送したい場合は crate::Var::to_tape（もしくは facade Tape::transfer）を使う。

Fields

requested: Device

呼び出し元が crate::Var::to へ渡した要求先デバイス。

actual: Device

この Var が実際に属する Tape のデバイス。

Trait Implementations

impl Debug for AutodiffError

fn fmt(&self, f: &mut Formatter<'_>) -> Result<(), Error>

Formats the value using the given formatter.

impl Display for AutodiffError

fn fmt(&self, f: &mut Formatter<'_>) -> Result<(), Error>

Formats the value using the given formatter.

impl Error for AutodiffError

fn source(&self) -> Option<&(dyn Error + 'static)>

Returns the lower-level source of this error, if any.

fn description(&self) -> &str

👎Deprecated since 1.42.0:

use the Display impl or to_string()

fn cause(&self) -> Option<&dyn Error>

👎Deprecated since 1.33.0:

replaced by Error::source, which can support downcasting

fn provide<'a>(&'a self, request: &mut Request<'a>)

🔬This is a nightly-only experimental API. (error_generic_member_access)

Provides type-based access to context intended for error reports.

impl From<BackendError> for AutodiffError

fn from(err: BackendError) -> AutodiffError

Converts to this type from the input type.

impl From<BinningError> for AutodiffError

tensor-core::binning の形状・引数検査失敗を写像する（イシュー #2638）。 写像規則は fandhe_ai_tensor_core::FftError 版と同じ。

fn from(err: BinningError) -> AutodiffError

Converts to this type from the input type.

impl From<FftError> for AutodiffError

tensor-core::fft の形状・引数検査失敗を写像する（イシュー #2631）。 形状違反は Shape、引数不正は InvalidArgument（バックエンド経由の unify_backend_error と同じ見え方に揃える）。

fn from(err: FftError) -> AutodiffError

Converts to this type from the input type.

impl From<PadModeError> for AutodiffError

tensor-core::pad_modes の形状・引数検査失敗を写像する（イシュー #2642）。 写像規則は fandhe_ai_tensor_core::StatReduceError 版と同じ。

fn from(err: PadModeError) -> AutodiffError

Converts to this type from the input type.

impl From<ShapeError> for AutodiffError

fn from(err: ShapeError) -> AutodiffError

Converts to this type from the input type.

impl From<StatReduceError> for AutodiffError

tensor-core::stat_reduce の形状・引数検査失敗を写像する（イシュー #2637）。 写像規則は fandhe_ai_tensor_core::FftError 版と同じ。

fn from(err: StatReduceError) -> AutodiffError

Converts to this type from the input type.