ai-wo-katsuyo

AIを上手く使ってみせたい!!自分なりに。

ChatterBot(日本語)を動かしてみた!成功!!うれしいっ。

f:id:fanta_orange_grape:20210905171354p:plain
(いらすとや)

ChatterBot(日本語)を動かしてみた!成功!!うれしいっ。

以前にも、一度、トライしたが、そのときは、日本語でなかったので。。。 再トライ。

再トライの契機

以下の記事が、非常に説明が具体的だったので。。。(うごくんじゃない?と思ったから、今一度)

self-development.info

自分の環境

windows10
python 3.7.2

動かす手順

基本

上記の参考にした記事記載の手順通り。(凄く簡単ですっ!!)

少し、違った部分①②

① chatterbot-corpusのインストール

python -m pip install chatterbot-corpus

② spaCyを2.3.5から3.0.0へ

2.3.5のときのワーニングとエラー。
ワーニング。

UserWarning: [W031] Model 'en_core_web_sm' (3.0.0) requires spaCy v3.0 and is incompatible with the current spaCy version (2.3.5). 

エラーとしては、

KeyError: "[E002] Can't find factory for 'tok2vec'. This usually happens when spaCy calls `nlp.create_pipe` with a component name that's not built in - for example, when constructing the pipeline from a model's meta.json. If you're using a custom component, you can write to `Language.factories['tok2vec']` or remove it from the model meta and add it via `nlp.add_pipe` instead."

これを治すために

python -m pip install spacy==3.0.0

上手く動いたエビデンス

Training ai.yml: [####################] 100%
Training botprofile.yml: [####################] 100%
Training computers.yml: [####################] 100%
Training conversations.yml: [####################] 100%
Training emotion.yml: [####################] 100%
Training food.yml: [####################] 100%
Training gossip.yml: [####################] 100%
Training greetings.yml: [####################] 100%
Training health.yml: [####################] 100%
Training history.yml: [####################] 100%
Training humor.yml: [####################] 100%
Training literature.yml: [####################] 100%
Training money.yml: [####################] 100%
Training movies.yml: [####################] 100%
Training politics.yml: [####################] 100%
Training psychology.yml: [####################] 100%
Training science.yml: [####################] 100%
Training sports.yml: [####################] 100%
Training trivia.yml: [####################] 100%
私はすべてのソフトウェアプログラムの出所です。遠く離れた銀河。

これが、質問に対する回答

私はすべてのソフトウェアプログラムの出所です。遠く離れた銀河。

補足

関係ない情報多々ありますが、モジュール一覧

absl-py                          0.11.0
Adafruit-Blinka                  6.3.0
adafruit-circuitpython-busdevice 5.0.5
adafruit-circuitpython-gps       3.7.0
Adafruit-PlatformDetect          3.2.0
Adafruit-PureIO                  1.1.8
alembic                          1.3.3
altgraph                         0.17
apipkg                           1.5
appdirs                          1.4.3
argcomplete                      1.12.3
asgiref                          3.2.3
astor                            0.8.1
astroid                          2.3.3
astunparse                       1.6.3
atari-py                         0.2.6
atomicwrites                     1.3.0
attrs                            19.1.0
Babel                            2.7.0
backcall                         0.1.0
baytune                          0.2.5
beautifulsoup4                   4.7.1
binary                           1.0.0
bleach                           3.1.0
blis                             0.7.4
board                            1.0
boto                             2.49.0
boto3                            1.9.248
botocore                         1.12.248
bs4                              0.0.1
cached-property                  1.5.1
cachetools                       4.0.0
catalogue                        2.0.6
certifi                          2019.11.28
chainer                          7.1.0
chainerrl                        0.7.0
chardet                          3.0.4
charset-normalizer               2.0.3
ChatterBot                       1.0.8
chatterbot-corpus                1.2.0
cifar2png                        0.0.3
cleverhans                       3.0.1
click                            7.1.2
click-plugins                    1.1.1
cligj                            0.7.2
cloudpickle                      1.3.0
colorama                         0.4.4
configparser                     5.0.2
cycler                           0.10.0
cymem                            2.0.5
Cython                           0.29.13
dartsclone                       0.9.0
dask                             2.5.2
databind.core                    1.0.1
databind.json                    1.0.1
databricks-cli                   0.14.3
dataset                          1.2.0
debtcollector                    1.21.0
decorator                        4.4.0
defusedxml                       0.5.0
diagrams                         0.18.0
distributed                      2.5.2
Django                           3.0.2
dlib                             19.19.0
docker                           5.0.0
docker-pycreds                   0.4.0
docspec                          1.0.1
docspec-python                   1.0.1
docutils                         0.15.2
easydict                         1.9
edgetpu                          2.13.0
en-core-web-sm                   3.0.0
entrypoints                      0.3
execnet                          1.6.0
featuretools                     0.11.0
filelock                         3.0.12
fire                             0.3.1
flake8                           2.6.2
Flask                            1.1.2
flatbuffers                      1.12
flickrapi                        2.4.0
fsspec                           0.5.2
fugashi                          1.1.1
future                           0.18.0
gast                             0.4.0
ghp-import                       2.0.1
gitdb                            4.0.7
GitPython                        3.1.18
google                           2.0.3
google-api-core                  1.14.2
google-api-python-client         1.7.11
google-auth                      1.11.2
google-auth-httplib2             0.0.3
google-auth-oauthlib             0.4.1
google-cloud-bigquery            1.17.0
google-cloud-core                1.0.3
google-colab                     1.0.0
google-pasta                     0.2.0
google-resumable-media           0.3.2
googleapis-common-protos         1.6.0
graphviz                         0.16
grpcio                           1.34.1
gym                              0.15.4
h5py                             3.1.0
hacking                          1.1.0
HeapDict                         1.0.1
httplib2                         0.17.0
huggingface-hub                  0.0.12
idna                             2.9
image-utils                      0.1.6
imageio                          2.5.0
importlib-metadata               4.6.1
ipadic                           1.0.0
ipycanvas                        0.4.6
ipykernel                        5.3.4
ipython                          5.5.0
ipython-genutils                 0.2.0
ipywidgets                       7.5.0
iso8601                          0.1.12
isort                            4.3.20
itsdangerous                     1.1.0
ja-core-news-sm                  2.3.2
jedi                             0.14.1
Jinja2                           2.10.1
jmespath                         0.9.4
joblib                           0.13.2
JsonForm                         0.0.2
jsonschema                       3.0.1
JsonSir                          0.0.2
jupyter                          1.0.0
jupyter-client                   5.3.1
jupyter-console                  6.0.0
jupyter-core                     4.5.0
Keras                            2.3.1
keras-adversarial                0.0.3
Keras-Applications               1.0.8
keras-nightly                    2.5.0.dev2021032900
Keras-Preprocessing              1.1.2
kiwisolver                       1.0.1
kornia                           0.5.8
lazy-object-proxy                1.4.1
libtiff                          0.4.2
llvmlite                         0.31.0
Mako                             1.1.1
Markdown                         3.2.1
MarkupSafe                       1.1.1
mathparse                        0.1.2
matplotlib                       3.1.2
mccabe                           0.6.1
mecab-python-windows             0.996.3
mergedeep                        1.3.4
mistune                          0.8.4
mkdocs                           1.2.2
mlflow                           1.19.0
mnist                            0.2.2
more-itertools                   7.0.0
mpegdash                         0.2.0
msgpack                          0.6.2
msgpack-numpy                    0.4.7.1
munch                            2.5.0
murmurhash                       1.0.5
mxnet                            1.3.1
nbconvert                        5.5.0
nbformat                         4.4.0
netaddr                          0.7.19
netifaces                        0.10.9
networkx                         2.3
nltk                             3.5
nose                             1.3.7
notebook                         5.2.2
nr.collections                   0.1.1
nr.fs                            1.6.3
nr.metaclass                     0.0.6
nr.optional                      0.1.1
nr.parsing.date                  1.0.2
nr.preconditions                 0.0.4
nr.pylang.utils                  0.1.3
nr.stream                        0.1.2
nr.utils.re                      0.3.1
numba                            0.48.0
numpy                            1.21.2
oauthlib                         3.1.0
onnx                             1.7.0
opencv-contrib-python            4.1.0.25
opencv-python                    3.4.15.55
opt-einsum                       3.3.0
oslo.i18n                        3.23.1
oslo.utils                       3.41.0
packaging                        20.9
pandas                           1.1.5
pandocfilters                    1.4.2
parso                            0.5.1
pathlib                          1.0.1
pathtools                        0.1.2
pathy                            0.3.6
patsy                            0.5.1
pbr                              5.2.1
pdf2image                        1.13.1
pefile                           2019.4.18
pep8                             1.7.1
pi                               0.1.2
pickleshare                      0.7.5
Pillow                           8.3.1
pip                              21.2.4
pipdeptree                       2.0.0
pipx                             0.16.3
plac                             1.1.3
pluggy                           0.12.0
portpicker                       1.2.0
preshed                          3.0.5
progress                         1.5
progressbar                      2.5
prometheus-client                0.7.1
prometheus-flask-exporter        0.18.2
promise                          2.3
prompt-toolkit                   1.0.18
protobuf                         3.17.3
psutil                           5.6.3
py                               1.8.0
pyasn1                           0.4.8
pyasn1-modules                   0.2.8
PyAutoGUI                        0.9.45
pycodestyle                      2.0.0
pydantic                         1.7.4
pydoc-markdown                   4.1.3
pydot                            1.4.1
pyflakes                         1.2.3
PyFoam                           0.6.10
pyftdi                           0.52.9
pygame                           1.9.6
PyGetWindow                      0.0.6
pyglet                           1.3.2
Pygments                         2.4.2
PyInstaller                      3.6
pylint                           2.4.4
pymongo                          3.11.3
PyMsgBox                         1.0.7
pyocr                            0.7.2
pyparsing                        2.3.0
pypinfo                          15.0.0
pyproj                           3.1.0
PyRect                           0.1.4
pyrsistent                       0.15.4
PyScreeze                        0.1.22
pyserial                         3.5
pytest                           4.5.0
pytest-cache                     1.0
pytest-pep8                      1.0.6
python-cephlibs                  0.94.5.post1
python-dateutil                  2.8.1
Python-EasyConfig                0.1.7
python-editor                    1.0.4
python-mnist                     0.6
pytorch-pretrained-vit           0.0.7
PyTweening                       1.0.3
pytz                             2019.1
pyusb                            1.1.1
PyWavelets                       1.0.3
pywin32                          227
pywin32-ctypes                   0.2.0
pywinpty                         0.5.5
pyxel                            1.2.10
PyYAML                           3.13
pyyaml_env_tag                   0.1
pyzmq                            18.0.2
qtconsole                        4.5.2
querystring-parser               1.2.4
regex                            2020.5.14
requests                         2.26.0
requests-oauthlib                1.3.0
requests-toolbelt                0.9.1
Resource                         0.2.1
rsa                              4.0
s3fs                             0.3.5
s3transfer                       0.2.1
sacremoses                       0.0.43
scapy                            2.4.3
scikit-image                     0.15.0
scikit-learn                     0.21.2
scikit-surprise                  1.1.0
scipy                            1.4.1
seaborn                          0.9.0
Send2Trash                       1.5.0
sentencepiece                    0.1.91
sentry-sdk                       1.3.0
setuptools                       46.0.0
Shapely                          1.7.1
shortuuid                        1.0.1
simplegeneric                    0.8.1
six                              1.15.0
sklearn                          0.0
smart-open                       3.0.0
smmap                            4.0.0
sortedcontainers                 2.1.0
soupsieve                        1.9.2
spacy                            3.0.0
spacy-legacy                     3.0.1
SQLAlchemy                       1.3.13
sqlparse                         0.4.1
srsly                            2.4.1
statsmodels                      0.10.1
subprocess32                     3.5.4
SudachiDict-core                 20210802
SudachiPy                        0.5.2
surprise                         0.1
svgwrite                         1.3.1
tabulate                         0.8.7
tblib                            1.4.0
tensorboard                      2.5.0
tensorboard-data-server          0.6.1
tensorboard-plugin-wit           1.7.0
tensorboardX                     2.0
tensorflow                       2.5.0
tensorflow-addons                0.12.0
tensorflow-estimator             2.5.0
tensorflow-hub                   0.5.0
tensorflow-probability           0.9.0
tensorpack                       0.10.1
termcolor                        1.1.0
terminado                        0.8.2
test-generator                   0.1.1
testpath                         0.4.2
tf-explain                       0.2.1
tflite-runtime                   2.1.0
Theano                           1.0.4
thinc                            8.0.9
timm                             0.4.12
tinydb                           3.13.0
tinyrecord                       0.1.5
tokenizers                       0.10.3
toml                             0.10.2
toolz                            0.10.0
torch                            1.8.1
torchvision                      0.9.1
tornado                          4.5.3
tqdm                             4.56.2
traitlets                        4.3.2
transformers                     4.10.0
tsfresh                          0.12.0
typed-ast                        1.4.1
typeguard                        2.10.0
typer                            0.3.2
typing-extensions                3.10.0.0
unidic-lite                      1.0.8
uritemplate                      3.0.1
urllib3                          1.24.3
userpath                         1.7.0
validators                       0.18.2
waitress                         2.0.0
wandb                            0.11.0
wasabi                           0.8.2
watchdog                         2.1.3
wcwidth                          0.1.7
webencodings                     0.5.1
websocket-client                 1.1.0
Werkzeug                         1.0.0
wget                             3.2
wheel                            0.36.2
widgetsnbextension               3.5.0
wrapt                            1.12.1
xlrd                             1.2.0
zict                             1.0.0
zipp                             0.5.1

まとめ

不明点あれば、ご指摘下さい。 いまなら、記憶が新しいので、追加情報出せるかも。。。。 ちょっと、嬉しかった。簡単だったし。 (元記事の方に、感謝!)

『Building jaxlib from source on Windows』、成功しました。世界初なワケないですが。。

『Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows』成功!!

jax.readthedocs.io

Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows

が、成功しました。

コマンドは、

python build/build.py --enable_cuda --cuda_path="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0" --cudnn_path="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0" --cuda_version="11.0" --cudnn_version="8.0.1"

成功した際の表示は、以下。

C:\_re_jax\jax-main>python build/build.py --enable_cuda --cuda_path="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0" --cudnn_path="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0" --cuda_version="11.0" --cudnn_version="8.0.1"

     _   _  __  __
    | | / \ \ \/ /
 _  | |/ _ \ \  /
| |_| / ___ \/  \
 \___/_/   \/_/\_\


Bazel binary path: C:\bazel\bazel.EXE
Python binary path: C:/Python/Python38/python.exe
Python version: 3.8
NumPy version: 1.19.5
SciPy version: 1.4.1
MKL-DNN enabled: yes
Target CPU: AMD64
Target CPU features: release
CUDA enabled: yes
CUDA toolkit path: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0
CUDNN library path: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0
CUDA version: 11.0
CUDNN version: 8.0.1
NCCL enabled: yes
TPU enabled: no
ROCm enabled: no

Building XLA and installing it in the jaxlib source tree...
C:\bazel\bazel.EXE run --verbose_failures=true --config=mkl_open_source_only --config=cuda :build_wheel -- --output_path=C:\_re_jax\jax-main\dist --cpu=AMD64
Starting local Bazel server and connecting to it...
INFO: Options provided by the client:
  Inherited 'common' options: --isatty=1 --terminal_columns=80
INFO: Reading rc options for 'run' from c:\_re_jax\jax-main\.bazelrc:
  Inherited 'common' options: --experimental_repo_remote_exec
INFO: Options provided by the client:
  Inherited 'build' options: --python_path=C:/Python/Python38/python.exe
INFO: Reading rc options for 'run' from c:\_re_jax\jax-main\.bazelrc:
  Inherited 'build' options: --apple_platform_type=macos --macos_minimum_os=10.9 --announce_rc --define open_source_build=true --spawn_strategy=standalone --enable_platform_specific_config --define=no_aws_support=true --define=no_gcp_support=true --define=no_hdfs_support=true --define=no_kafka_support=true --define=no_ignite_support=true --define=grpc_no_ares=true -c opt --config=short_logs
INFO: Reading rc options for 'run' from c:\_re_jax\jax-main\.jax_configure.bazelrc:
  Inherited 'build' options: --strategy=Genrule=standalone --repo_env PYTHON_BIN_PATH=C:/Python/Python38/python.exe --action_env=PYENV_ROOT --python_path=C:/Python/Python38/python.exe --action_env CUDA_TOOLKIT_PATH=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0 --action_env CUDNN_INSTALL_PATH=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0 --action_env TF_CUDA_PATHS=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0 --action_env TF_CUDA_VERSION=11.0 --action_env TF_CUDNN_VERSION=8.0.1 --distinct_host_configuration=false
INFO: Found applicable config definition build:short_logs in file c:\_re_jax\jax-main\.bazelrc: --output_filter=DONT_MATCH_ANYTHING
INFO: Found applicable config definition build:mkl_open_source_only in file c:\_re_jax\jax-main\.bazelrc: --define=tensorflow_mkldnn_contraction_kernel=1
INFO: Found applicable config definition build:cuda in file c:\_re_jax\jax-main\.bazelrc: --repo_env TF_NEED_CUDA=1 --action_env TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES=3.5,5.2,6.0,6.1,7.0 --crosstool_top=@local_config_cuda//crosstool:toolchain --@local_config_cuda//:enable_cuda --define=xla_python_enable_gpu=true
INFO: Found applicable config definition build:windows in file c:\_re_jax\jax-main\.bazelrc: --copt=/D_USE_MATH_DEFINES --host_copt=/D_USE_MATH_DEFINES --copt=-DWIN32_LEAN_AND_MEAN --host_copt=-DWIN32_LEAN_AND_MEAN --copt=-DNOGDI --host_copt=-DNOGDI --copt=/Zc:preprocessor --cxxopt=/std:c++14 --host_cxxopt=/std:c++14 --linkopt=/DEBUG --host_linkopt=/DEBUG --linkopt=/OPT:REF --host_linkopt=/OPT:REF --linkopt=/OPT:ICF --host_linkopt=/OPT:ICF --experimental_strict_action_env=true
INFO: Analyzed target //build:build_wheel (190 packages loaded, 14868 targets configured).
INFO: Found 1 target...
INFO: Deleting stale sandbox base C:/users/XYZZZ/_bazel_XYZZZ/qungmv4a/sandbox
Target //build:build_wheel up-to-date:
  bazel-bin/build/build_wheel.exe
  bazel-bin/build/build_wheel.zip
INFO: Elapsed time: 1657.798s, Critical Path: 300.64s
INFO: 2156 processes: 388 internal, 1768 local.
INFO: Build completed successfully, 2156 total actions
INFO: Build completed successfully, 2156 total actions
package init file 'jaxlib\xla_extension\__init__.py' not found (or not a regular file)
Output wheel: C:\_re_jax\jax-main\dist\jaxlib-0.1.71-cp38-none-win_amd64.whl

To install the newly-built jaxlib wheel, run:
  pip install C:\_re_jax\jax-main\dist\jaxlib-0.1.71-cp38-none-win_amd64.whl

トライされる方にできるアドバイスとしては、

  • 特別なことは何もしていません。
  • pythonは、シンプルなパスにいます。
  • 実行は、普通のコマンドプロンプト(管理者)で実行しました。
  • MSYS2がどう貢献しているのかは、不明です。
  • 1Hr以上は、処理にかかったと思います。
  • ディスク容量が、大量に必要だった。10GB以上とか??。

その他

以前、全くダメだったときとの差分は、不明です。(別件都合で)PCを0から再設定した都合上。 コメントなど頂ければ、わかることは、回答できるかも。

リンク(本人)

以前だめだったときの記事

ai-de-seikei.hatenablog.com

深層学習。学習の方法として、バックプロパゲーション以外の方法はないのか?

深層学習。学習の方法として、バックプロパゲーション以外の方法はないのか?

そもそも、バックプロパゲーションが使われているのかも、よくわかっていませんが。

ぐぐった結果

1

machine learning - Is it possible to train a neural network without backpropagation? - Cross Validated

Is it possible to train a neural network without backpropagation?

少し、質問の具体的な内容も引用

Many neural network books and tutorials spend a lot of time on the backpropagation algorithm, which is essentially a tool to compute the gradient.

Let's assume we are building a model with ~10K parameters / weights. Is it possible to run the optimization using some gradient free optimization algorithms?

回答は、

So for very high dimensional problems, DFO algorithms just are not competitive with derivative based ones.

(訳:そのため、非常に高次元の問題では、DFOアルゴリズム微分ベースのアルゴリズムには勝てないのです。)

追加の情報として、

So for very high dimensional problems, DFO algorithms For example, the recent review in Nature says "Recent theoretical and empirical results strongly suggest that local minima are not a serious issue in general. Instead, the landscape is packed with a combinatorially large number of saddle points where the gradient is zero, and the surface curves up in most dimensions and curves down in the remainder."

(訳:そのため、非常に高次元の問題に対しては、DFOアルゴリズム 例えば、Natureに掲載された最近のレビューでは、"最近の理論的、経験的な結果は、一般的にローカルミニマムが深刻な問題ではないことを強く示唆しているl "と書かれています。むしろ、勾配がゼロになるサドルポイントが組み合わせ的に多く存在し、曲面はほとんどの次元で上にカーブし、残りの次元では下にカーブしている。")

まとめ

特にありません。

AIの「帰納法」的なアプローチが問題にされることが多いが、科学は帰納法だというブリタニカの記事に出会ってちょっと面白かった。

AIにおける帰納法演繹法

https://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-3.pdf

上記の文献より抜粋

帰納的に推論を行う AI 技術を利用したソフトウェア開発では、開発 初期段階で成果物を確定的に予測することが、演繹的に推論を行う従 来型のソフトウェアの開発と比較すると難しく、また、ユーザとベンダ の間の認識にも違いが生じやすい。

帰納」が嫌われている。(この考えには、全然、賛成ではないですが。。。)  AIを特別視するところに違和感あり。

それはそうかもしれないが。。。

下記のブリタニカの記事によると(引用) www.britannica.com

推論とは、状況に応じて適切な推論を行うことです。推論には、演繹的推論と帰納的推論があります。前者の例としては、「フレッドは美術館かカフェのどちらかにいるはずだ。カフェにはいないから美術館にいる」、後者は「以前のこの種の事故は機器の故障が原因だったから、今回の事故は機器の故障が原因だ」というものです。これらの推論の最も大きな違いは、演繹的な場合は前提条件の真実性が結論の真実性を保証するのに対し、帰納的な場合は前提条件の真実性が絶対的な保証を与えることなく結論を支持することです。科学の分野では、データを収集し、将来の行動を記述・予測するための暫定的なモデルを作成するが、異常なデータの出現によりモデルの修正を余儀なくされるという帰納的な推論が一般的である。一方、数学や論理学では、少数の基本的な公理や規則をもとに、反論の余地のない定理を精巧に構築していく演繹的推論が用いられます。

⇒そもそもの科学が、帰納ということになっている。ソフトウェアの多くが、科学に基づいて実装、提供されている気がするので。。。。 帰納」が入る場所が違うというだけのことか。。。。

AI英単語。帰納(Induction)、演繹(Deduction)。

帰納、演繹は、日本語としては強い?単語ですが。。。

帰納(Induction)、演繹(Deduction)。

英語のInduction、Deductionは、重要な単語なんですかね。。。

使われている英語の文書をみかけたら、 ここに記載します。

みつけた(ブリタニカ)

www.britannica.com

引用

Reasoning To reason is to draw inferences appropriate to the situation. Inferences are classified as either deductive or inductive.

コメント

特にありません。

Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows って、動きます?

号外!(2021/08/29追記)

この記事の後、8/29に成功

ai-de-seikei.hatenablog.com

Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows

https://jax.readthedocs.io/en/latest/developer.html#type-checking

Additional Notes for Building jaxlib from source on Windows

って、動くの?

散々、トライした結果

ちょっと、ダメすぎるので、 バージョンとか書く気もしませんが。。。

(markdown都合で、以下、うまく表示できません。。。) ''' PS C:_jax_to_asobu\jax-main> python .\build\build.py

 _   _  __  __
| | / \ \ \/ /

_ | |/ _ \ \ / | || / \/ \ _// \//_\

Bazel binary path: C:_bazel\bazel.EXE Python binary path: C:/Python39/python.exe Python version: 3.9 NumPy version: 1.21.1 SciPy version: 1.7.1 MKL-DNN enabled: yes Target CPU: AMD64 Target CPU features: release CUDA enabled: no TPU enabled: no ROCm enabled: no

Building XLA and installing it in the jaxlib source tree... C:_bazel\bazel.EXE run --verbose_failures=true --config=short_logs --config=mkl_open_source_only :build_wheel -- --output_path=C:_jax_to_asobu\jax-main\dist --cpu=AMD64 WARNING: Option 'experimental_strict_action_env' is deprecated: Use --incompatible_strict_action_env instead INFO: Options provided by the client: Inherited 'common' options: --isatty=1 --terminal_columns=80 INFO: Reading rc options for 'run' from c:_jax_to_asobu\jax-main.bazelrc: Inherited 'common' options: --experimental_repo_remote_exec INFO: Options provided by the client: Inherited 'build' options: --python_path=C:/Python39/python.exe INFO: Reading rc options for 'run' from c:_jax_to_asobu\jax-main.bazelrc: Inherited 'build' options: --repo_env PYTHON_BIN_PATH=C:/Python39/python.exe --action_env=PYENV_ROOT --python_path=C:/Python39/python.exe --repo_env TF_NEED_CUDA=0 --action_env TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES=3.5,5.2,6.0,6.1,7.0 --repo_env TF_NEED_ROCM=0 --action_env TF_ROCM_AMDGPU_TARGETS=gfx803,gfx900,gfx906,gfx1010 -c opt --apple_platform_type=macos --macos_minimum_os=10.9 --announce_rc --define open_source_build=true --define=no_kafka_support=true --define=no_ignite_support=true --define=grpc_no_ares=true --spawn_strategy=standalone --strategy=Genrule=standalone --enable_platform_specific_config --distinct_host_configuration=false INFO: Found applicable config definition build:short_logs in file c:_jax_to_asobu\jax-main.bazelrc: --output_filter=DONT_MATCH_ANYTHING INFO: Found applicable config definition build:mkl_open_source_only in file c:_jax_to_asobu\jax-main.bazelrc: --define=tensorflow_mkldnn_contraction_kernel=1 INFO: Found applicable config definition build:windows in file c:_jax_to_asobu\jax-main.bazelrc: --copt=/D_USE_MATH_DEFINES --host_copt=/D_USE_MATH_DEFINES --copt=-DWIN32_LEAN_AND_MEAN --host_copt=-DWIN32_LEAN_AND_MEAN --copt=-DNOGDI --host_copt=-DNOGDI --copt=/Zc:preprocessor --cxxopt=/std:c++14 --host_cxxopt=/std:c++14 --linkopt=/DEBUG --host_linkopt=/DEBUG --linkopt=/OPT:REF --host_linkopt=/OPT:REF --linkopt=/OPT:ICF --host_linkopt=/OPT:ICF --experimental_strict_action_env=true ERROR: Traceback (most recent call last): File "C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/build_bazel_rules_apple/apple/internal/testing/ios_rules.bzl", line 63, column 71, in ios_internal_ui_test_bundle = rule_factory.create_apple_bundling_rule( File "C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/build_bazel_rules_apple/apple/internal/rule_factory.bzl", line 955, column 55, in create_apple_bundling_rule rule_attrs.append(common_binary_linking_attrs(rule_descriptor)) File "C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/build_bazel_rules_apple/apple/internal/rule_factory.bzl", line 233, column 21, in common_binary_linking_attrs apple_common.objc_proto_aspect, Error: 'apple_common' value has no field or method 'objc_proto_aspect' INFO: Repository double_conversion instantiated at: C:/jax_to_asobu/jax-main/WORKSPACE:31:14: in C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/org_tensorflow/tensorflow/workspace2.bzl:1097:21: in workspace C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/org_tensorflow/tensorflow/workspace2.bzl:867:20: in tf_repositories C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/org_tensorflow/third_party/repo.bzl:113:21: in tf_http_archive Repository rule tf_http_archive defined at: C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/org_tensorflow/third_party/repo.bzl:66:35: in INFO: Repository 'double_conversion' used the following cache hits instead of downloading the corresponding file. * Hash '2f7fbffac0d98d201ad0586f686034371a6d152ca67508ab611adc2386ad30de' for https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/github.com/google/double-conversion/archive/3992066a95b823efc8ccc1baf82a1cfc73f6e9b8.zip If the definition of 'double_conversion' was updated, verify that the hashes were also updated. ERROR: C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/org_tensorflow/tensorflow/BUILD:863:11: error loading package '@com_github_grpc_grpc//': at C:/users/sXYZZ/bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/com_github_grpc_grpc/bazel/grpc_build_system.bzl:28:6: at C:/users/sXYZZ/_bazel_sXYZZ/fbhykzj2/external/build_bazel_rules_apple/apple/ios.bzl:22:5: initialization of module 'apple/internal/testing/ios_rules.bzl' failed and referenced by '@org_tensorflow//tensorflow:grpc++'

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コメント

成功した方って、いてるんですかね。。。(英語のサイトでは、楽勝的な記事もありますが。。。)

リンク(本人)

その後成功した

AIとOSSと知的財産権(特許)

概要

AIとOSS知的財産権(特許)。考えどころが多いテーマです。 ここでは、単に、面白そうな文書があったので紹介。

文書

https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3265

AI・IoT 技術によるビジネスモデルに対する知的財産権

引用

一般的,汎用的な人工知能技術については,OSS も,また一見これと対立するように見える特 許権も,いずれも,すでに「数人の巨人」の掌の上で転がっている,といえる状況となりつつあり,

コメント

特にないですが、、、コメントなどあればお願いします。