wslでelixir その158

概要

wsl(wsl2じゃない)で、elixirやってみた。
練習問題やってみた。

練習問題

axonで、sin波を求めよ。

写真

setup

Mix.install(
  [
    {:nx, "~>0.9"},
    {:bumblebee, github: :"elixir-nx/bumblebee"},
    {:kino_vega_lite, "~> 0.1.7"},
    {:httpoison, "~> 1.8"},
    {:xla, "~> 0.8", XLA_BUILD: true},
    {:exla, "~> 0.9"},
    {:adbc, "~> 0.1"},
    {:kino, "~> 0.10.0"}
  ],
  config: [
    nx: [default_backend: EXLA.Backend]
  ]
)

サンプルコード

defmodule Sin do
  require Axon

  def build_model(input_shape) do
    inp1 = Axon.input("x", shape: input_shape)

    inp1
    |> Axon.dense(8, activation: :tanh)
    |> Axon.dense(1, activation: :tanh)
  end

  defp batch do
    x = Nx.tensor(for x <- 1..100, do: [x / 15])
    y = Nx.tensor(for x <- 1..100, do: [:math.sin(x / 15)])
    {x, y}
  end

  defp train_model(model, data, epochs) do
    model
    |> Axon.Loop.trainer(:mean_squared_error, :sgd)
    |> Axon.Loop.run(data, %{}, epochs: epochs, iterations: 1000)
  end

  def run() do
    model = build_model({nil})
    input_data_100 = batch()

    data =
      Stream.repeatedly(fn ->
        input_data_100
      end)

    model_state =
      train_model(model, data, 10)
      |> IO.inspect(label: "model_state")

    {x1_tensor, y1_tensor} = input_data_100
    x2_tensor = Nx.tensor(for i <- 0..100, do: [i / 15])
    y2_tensor = Axon.predict(model, model_state, %{"x" => x2_tensor})

    View.plotxy(
      Nx.to_flat_list(x1_tensor),
      Nx.to_flat_list(y1_tensor),
      Nx.to_flat_list(x2_tensor),
      Nx.to_flat_list(y2_tensor)
    )
  end
end

Sin.run()

以上。