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org.nd4j.linalg.factory.Nd4jBackend $ NoAvailableBackendException

何が欲しいのかわからない。私は使っている

    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
        <version>${deeplearning4j.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-nlp</artifactId>
        <version>${deeplearning4j.version}</version>
    </dependency>

どこ

<deeplearning4j.version>0.4-rc3.8</deeplearning4j.version>

しかし、私は得ています

Caused by: org.nd4j.linalg.factory.Nd4jBackend$NoAvailableBackendException: null
    at org.nd4j.linalg.factory.Nd4jBackend.load(Nd4jBackend.Java:148) ~[nd4j-api-0.4-rc3.7.jar:na]
    at org.nd4j.linalg.factory.Nd4j.initContext(Nd4j.Java:4498) ~[nd4j-api-0.4-rc3.7.jar:na]
    ... 53 common frames omitted

google Wordベクトルモデルを読み込もうとすると：

@RequestMapping("/loadModel")
public Boolean loadModel(@RequestParam(value="model") String model) {

    Resource resource = appContext.getResource("WEB-INF/Word-vector-models/" + model);

    try {
        File modelFile = resource.getFile();

        System.err.println(modelFile.getAbsolutePath());
        WordVectors googleModel = WordVectorSerializer.loadGoogleModel(modelFile, true);
        this.wordVectorsMap.put(model, googleModel);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }

    return true;
}
javadeeplearning4j
11
displayname

Pomファイルにnd4j backend が指定されていないようです。 1つ必要であり、1つだけを使用する必要があります（プロファイルを使用しない限り、一度に複数のバックエンドをpomに含めないでください）。現在、バージョン0.4-rc3.8の場合、GPUが有効になっていないMac、Windows、およびLinuxボックスで nd4j-x86 を使用できました。 GPUにアクセスできる場合は、 nd4j-jcublas-7.x jarのいずれかを使用できますが、 主要なCudaの書き換え が実行されていることに注意してください。彼らの Gitter 。

今のところ、

  • http://deeplearning4j.org/quickstart.html の「依存関係とバックエンド」セクションをお読みください。
  • http://nd4j.org/dependencies.html で、どのバックエンドが適切かを判断します（Jblasは、バージョン0.4-rc3.6にダウングレードした場合にのみ使用可能であることに注意してください）
  • Dl4jに注目してください Gitter
  • 私のようにGPUを使用しようとしている場合は、Githubの問題＃ 555 に注目してください。

Pom.xmlの依存関係を設定する方法は次のとおりです。デフォルトでは（（つまり、mvn clean install）、nd4j-x86で実行されますが、コードをGPUボックスにプルするときに、プロファイル名を追加するだけです（したがって、mvn clean install -P cuda）そしてバックエンドを簡単に切り替えます：

<!-- Platform-dependent backend selection (netlib is default) -->
<profiles>
    <profile>
        <id>cuda</id>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.nd4j</groupId>
                <artifactId>nd4j-jcublas-${cuda.version}</artifactId>
                <version>${nd4j.version}</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    </profile>
    <profile>
        <id>netlib</id>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.nd4j</groupId>
                <artifactId>nd4j-x86</artifactId>
                <version>${nd4j.version}</version>
            </dependency>
        </dependencies>
        <activation>
            <activeByDefault>true</activeByDefault>
        </activation>
    </profile>
</profiles>
<!-- end platform-dependent backend selection -->


<dependencies>
<!-- dl4j dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-scaleout-api</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-scaleout-akka</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-scaleout-zookeeper</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-nlp</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-aws</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>
    <!-- end dl4j dependencies -->

    <!-- nd4j dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.nd4j</groupId>
        <artifactId>canova-nd4j-image</artifactId>
        <version>${canova.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.nd4j</groupId>
        <artifactId>canova-nd4j-codec</artifactId>
        <version>${canova.version}</version>
    </dependency>
    <!-- end nd4j dependencies -->

    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
        <artifactId>jackson-dataformat-yaml</artifactId>
        <version>${jackson.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>net.Java.openjfx.backport</groupId>
        <artifactId>openjfx-78-backport</artifactId>
        <version>1.8.0-ea-b96.1</version>
    </dependency>


    <!-- logging -->
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>1.7.13</version>
    </dependency>
    <!-- end logging -->


    <dependency>
        <groupId>org.Apache.maven.reporting</groupId>
        <artifactId>maven-reporting-api</artifactId>
        <version>2.2.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
18
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