[JAVA] Memorandum: Als ich TensorFlow mit Tribuo ausprobierte, funktionierte es nicht, also machte ich mich auf den Weg, um die Hauptfamilie zu finden, und verlor.

Vor

2020/10/03 Dies ist ein Eindruck zum Zeitpunkt des Schreibens.

Die Geschichte von TensorFlow in Tribuo kommt hier nicht heraus. Nicht nur Tribuo, sondern verschiedene Dinge sind schwierig. Es ist nur eine süchtig machende Aufzeichnung. Dies ist ein Problem, bevor TensorFlow von Tribuo aus verbunden wird.

Fazit

TensorFlow Java muss auch mit Java 7 in der neuesten Version des Maven Central Repository (1.15.0) erstellt werden. Ich möchte nicht viele neue Java 7-Adoptionsprojekte durchführen. Es funktionierte bis zum Build mit Java11, aber mit Java12 oder höher trat zur Laufzeit ein Fehler auf.

Cuda 11 wurde selbst in der neuesten Version (2.3.0) von TensorFlow nicht unterstützt. Wenn Sie es gewaltsam verschieben möchten, können Sie es verschieben.

Ich habe Tribuo vergessen. Als ich es bemerkte, war es Morgen und bevor ich es wusste, vergaß ich Java in TensorFlow und implementierte Python ... Immerhin mag ich keine Skriptsprachen.

Es ist möglich, GPU von TensorFlow unter Windos zu verwenden, aber Windows unter WSL2 unter Ubuntu funktionierte in meiner Umgebung nicht.

Die aktuelle Situation verstehen

Docer Desktop für Windows unterstützt GPGPU nicht

Ich habe Linux in Docer in einer Windows-Umgebung installiert und versucht, die GPU von TensorFlow zu verwenden, aber es hat nicht funktioniert. Erstens unterstützte die Windows-Version von Docer Desktop GPGPU nicht.

Ich habe Docker unter Ubuntu ausgeführt, das auf WSL2 unter Windows basiert, aber die GPU erkennt es nicht

Ich habe Docer in Ubuntu installiert, das auf WSL2 unter Windows basiert, und es ausprobiert, weil es Informationen wie Haha gab, aber es war in meiner Umgebung nicht gut. Selbst unter Ubuntu zum Einfügen von Docker werden zunächst 35 zurückgegeben, wenn Sie / usr / local / cuda / samples / 1_Utilities / deviceQuery / deviceQuery ausführen.

Ich habe auch das TensorFlow-Bild ausprobiert, aber es hat auch nicht funktioniert.

Die GPU erkennt Ubuntu, das auf WSL2 unter Windows basiert, nicht

AMD:Ryzen 3700x GPU:RTX3090 OS:Windows Build 20226.rs_prerelease.200925-1415 NVIDIA GPU Computing Toolkit:CUDA11.1/CUDA10.1/CUDA10.0 CUDANN:CUDA11.1/CUDA10.1/CUDA10.0

Ich konnte die GPU von Ubuntu verwenden, die auf WSL2 unter Windows basiert, und es gab Informationen, dass es tatsächlich funktionierte, also habe ich es versucht, aber alle CUDA10 / CUDA11-0 / CUDA11-1-Toolkits, meine In der Umgebung hat es nicht funktioniert. ~~ Weil Gefoce RTX 3090? AMDs Fluch? ~~

Wenn Sie DeviceQuery drücken, wird der Fehlercode 35 ausgegeben.

Erstellt direkt auf dem Host-Betriebssystem Windows 10

Wenn Sie danach suchen, werden Informationen ausgegeben, sodass ich sie ohne große Probleme erstellen konnte. Ich möchte keine Entwicklungsumgebung auf einem Host-Betriebssystem erstellen, das keine virtuelle Umgebung ist, da ich für jede erforderliche Umgebung eine virtuelle Umgebung erstelle. Ich wünschte, ich könnte GPU mit Hyper-v unter Windows verwenden, aber das Host-Betriebssystem ist nicht Windows Server, WSL2 hat nicht funktioniert und nur die Zeit ist vergangen.

TensorFlow Java arbeitete auch an der GPU.

Wenn jedoch Java 12 oder höher angegeben ist, tritt zur Laufzeit ein Fehler auf.

Impressionen

Die Versionsbeziehung ist Chaos.