Elixirの革新的ライブラリ「Nx」をMacでも動かしてみた

Elixirで機械学習/ディープラーニングができるようになるライブラリ「Nx」をMacで動かしてみました。この記事は、@piacerex さんの投稿 Elixirでディープラーニング①：革新的ライブラリ「Nx」の導入 に触発されたものです。

検証環境

• macOS Big Sur
  • MacBook Pro (13-inch, 2018, Four Thunderbolt 3 Ports)
  • CPU: 2.3 GHz クアッドコア Intel Core i5
  • Memory: 16 GB 2133 MHz LPDDR3
  • Graphics: Intel Iris Plus Graphics 655 1536 MB
• Elixir 1.11.3
• Erlang 23.2.5

余談ですが、私はElixir含めバージョン切り替えが必要なものはすべて asdf でインストールしています。Macユーザならhomebrewでasdfをインストールできるので、特に躓くことはないかと思います。

NXのインストール

手順は元記事とまったく同じです。まずはMixプロジェクトを作成します。

$ mix new nx_review
$ cd $_

Nxをdepsに追加します。

mix.ex

defmodule NxReview.MixProject do
  use Mix.Project
…
  defp deps do
    [
      {:nx, "~> 0.1.0-dev", github: "elixir-nx/nx", sparse: "nx"}
    ]
  end
…

依存ライブラリをインストールし、コンパイルしてみましょう。

$ mix do deps.get, compile
* Getting nx (https://github.com/elixir-nx/nx.git)
remote: Enumerating objects: 71, done.        
remote: Counting objects: 100% (71/71), done.        
remote: Compressing objects: 100% (60/60), done.        
remote: Total 6158 (delta 24), reused 27 (delta 9), pack-reused 6087        
==> nx
Compiling 17 files (.ex)
Generated nx app
==> nx_review
Compiling 1 file (.ex)
Generated nx_review app

Windowsではコンパイルに失敗するようですが、Macでは問題なくコンパイルできました 🎉

実行

iexで行列と微分を試してみます。

$ iex -S mix
iex> matrix = Nx.tensor( [ [ 0.123, 0.456 ], [ 0.789, 1.234 ] ] )
#Nx.Tensor<
  f64[2][2]
  [
    [0.123, 0.456],
    [0.789, 1.234]
  ]
>
iex> matrix
#Nx.Tensor<
  f64[2][2]
  [
    [0.123, 0.456],
    [0.789, 1.234]
  ]
>
iex> Nx.divide( Nx.exp( matrix ), Nx.sum( Nx.exp( matrix ) ) )
#Nx.Tensor<
  f64[2][2]
  [
    [0.135520130365152, 0.18907054376721744],
    [0.26378125835705013, 0.4116280675105804]
  ]
>

正常に動いて元記事と同様の結果が出力されました。

最後に

Nxを試してみたリポジトリをGitHubに置いているので、よければご覧ください。
https://github.com/mokichi/nx_review