[JAVA] Mémorandum: Quand j'ai essayé TensorFlow avec Tribuo, cela n'a pas fonctionné, alors je suis parti en voyage pour retrouver le chef de famille et je me suis perdu.

Avant

2020/10/03 C'est une impression au moment de la rédaction.

L'histoire de TensorFlow dans Tribuo ne sort pas ici. Non seulement Tribuo, mais diverses choses sont difficiles. C'est juste un disque addictif. C'est un problème avant de lier TensorFlow à partir de Tribuo.

Conclusion

TensorFlow Java doit également être généré avec Java 7 dans la dernière version du référentiel central Maven (1.15.0). Je ne veux pas faire beaucoup de nouveaux projets d'adoption de Java 7. Cela a fonctionné jusqu'à la construction avec Java11, mais avec Java12 ou version ultérieure, une erreur s'est produite lors de l'exécution.

Cuda 11 n'était pas pris en charge même dans la dernière version (2.3.0) de TensorFlow. Si vous souhaitez le déplacer de force, vous pouvez le déplacer.

J'ai oublié Tribuo. Quand je l'ai remarqué, c'était le matin, et avant de le savoir, j'ai oublié Java dans TensorFlow et implémenté python ... Après tout, je n'aime pas les langages de script.

Il est possible d'utiliser le GPU de TensorFlow sur Windos, mais Windows sur WSL2 sur ubuntu ne fonctionnait pas dans mon environnement.

Comprendre la situation actuelle

Docer Desktop pour Windows ne prend pas en charge GPGPU

J'ai mis Linux dans Docer dans un environnement Windows et j'ai essayé d'utiliser le GPU de TensorFlow, mais cela n'a pas fonctionné. En premier lieu, la version Windows de Docer Desktop ne prenait pas en charge GPGPU.

J'ai exécuté Docker sur Ubuntu construit sur WSL2 sur Windows, mais le GPU ne le reconnaît pas

J'ai mis Docer dans Ubuntu construit sur WSL2 sur Windows et l'ai essayé parce qu'il y avait des informations comme Haha, mais ce n'était pas bon dans mon environnement. En premier lieu, même sur Ubuntu pour installer Docker, si vous exécutez / usr / local / cuda / samples / 1_Utilities / deviceQuery / deviceQuery, 35 seront renvoyés.

J'ai également essayé l'image TensorFlow, mais cela n'a pas fonctionné non plus.

Le GPU n'est pas reconnu par Ubuntu construit sur WSL2 sous Windows

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

J'ai pu utiliser le GPU d'Ubuntu construit sur WSL2 sur Windows, et il y avait des informations selon lesquelles cela fonctionnait réellement, alors je l'ai essayé, mais tous les toolkits CUDA10 / CUDA11-0 / CUDA11-1, mon Cela n'a pas fonctionné dans l'environnement. ~~ Parce que Gefoce RTX 3090? La malédiction d'AMD? ~~

Lorsque vous appuyez sur DeviceQuery, le code d'erreur 35 est généré.

Construit directement sur le système d'exploitation hôte Windows 10

Si vous recherchez ceci, des informations sortiront, donc j'ai pu le construire sans trop de problèmes. Je ne souhaite pas créer un environnement de développement sur un système d'exploitation hôte qui n'est pas un environnement virtuel car je crée un environnement virtuel pour chaque environnement requis. J'aimerais pouvoir utiliser le GPU avec Hyper-v sur Windows, mais le système d'exploitation hôte n'est pas Windows Server, WSL2 n'a pas fonctionné et seul le temps a passé.

TensorFlow Java a également travaillé sur le GPU.

Cependant, si Java 12 ou version ultérieure est spécifié, une erreur se produira lors de l'exécution.

Impressions

La relation de version est le chaos.