Elixir Digitalization Implementors／fukuoka.ex／kokura.exのpiacereです
ご覧いただいて、ありがとうございます 
引き続き、Elixirの2021年を占うポジションであるニューラルネットワーク／ディープラーニング用ライブラリ「Nx」についてです
前回は、defn＋XLAでGPUを動かそうと奮闘して、動かせなかったので、今回、その続きをしようと思ったのですが、Elixir創始者José Valimから下記ツイートをもらったので、それを試します
Once this PR is merged, you should be able to compile it outside of WSL: https://t.co/RPRT98YUaW :)
— José Valim (@josevalim) February 20, 2021
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本コラムの検証環境
本コラムは、以下環境で検証しています（Windowsで実施していますが、Linuxやmacでも動作する想定です）
- Windows 10
- Elixir 1.11.3 ※最新版のインストール手順はコチラ
- git 2.30.1.windows.1 ※最新版のインストール手順はコチラ
Jason GoldbergerさんのNx forkブランチを取り込む
第1回に書いた通り、Erlangの計算ライブラリ関数:math.acoshが呼べないため、Windows版ElixirでNxはビルドできませんでした
この回避改修が、Nxのforkされたブランチ（下記）でコミットされていました
elbow-jason (Jason Goldberger) - GitHub
https://github.com/elbow-jason/nx/tree/jg-check-supported-unary-ops
現時点（2021/2/21 12:30）では、上記改修は、Nx本体レポジトリにマージされていないプルリク（元となったIssueでも他の手段含めて検討中と思われる）のため、今回は、上記ブランチを取り込みたいと思います
なお以降は、Elixirのdepsで、Githubのmaster以外ブランチを取り込む方法の解説にもなっているので、Nxに限らず使えるテクニックとなります
Jason Goldbergerさん版Nxのインストール
まずElixir PJを作成します（作成済みであれば、ここは飛ばしてOKです）
> mix new nx_review
> cd nx_review
Jason GoldbergerさんのNx forkブランチをdepsに追加します（既に行ってる方は上書きしてください）
defmodule NxReview.MixProject do
use Mix.Project
…
defp deps do
[
{:nx, "~> 0.1.0-dev", github: "elbow-jason/nx", branch: "jg-check-supported-unary-ops", sparse: "nx"},
]
end
…
この指定が、任意のGithub forkブランチを取り込む方法なので、他のElixirプロダクトや、プルリク状態のコードを試す際にこの構文をお使いください
続き（以降は前々回と同じ）
ライブラリをインストールします
$ mix deps.get
ビルドし、iexからNxを使うと、一発で通りました、やった
$ iex -S mix
…
iex> matrix = Nx.tensor( [ [ 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]
]
>
最後に
ニューラルネットワーク／ディープラーニング用ライブラリ「Nx」が、WSL2を使わなくても、Windowsで動きました
とはいえ、XLA周りでWindowsは引っかかることが多いと予想され、WSL2に振ったので、今後の展開次第では、WSL2復活もあり得ることは、心に留めといてください
Elixirのdepsで、Githubのmaster以外ブランチを取り込む方法も解説しました
このテクニックは、Nx以外でも応用できるので、ぜひ覚えてください
さてさて次回こそは、NxでGPU駆動を完了させ、ニューラルネットワーク開発入りたいですね
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