Elixirでディープラーニング③：WSL2無でもWindowsでNxできた（Elixirで任意のGithub forkブランチを取り込む解説付き）

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

内容が、面白かったり、役に立ったら、「LGTM」よろしくお願いします

Advent Calendar、fukuoka.ex1位、Elixir2位達成ヽ(=´▽`=)ﾉ

fukuoka.ex Advent Calendar、Webテクノロジーカテゴリで堂々1位 … 各コラムぜひお読みください
https://qiita.com/advent-calendar/2020/fukuokaex

そして、プログラミング言語カテゴリは、1位がRust、2位がElixir、3位がGoとモダン言語揃い踏みでのトップ3、熱いネー
https://qiita.com/advent-calendar/2020/elixir

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）

mix.exs

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

p.s.このコラムが、面白かったり、役に立ったら…

や にて、どうぞ応援よろしくお願いします