执行 SVD 时来自 ND4J 的运行时错误

Question

我正在使用 ND4J 基础知识来快速了解其线性代数功能。

我正在使用 nd4j-api 和 nd4j-native 依赖项版本 1.0.0-M2.1、Open JDK 版本 17、Kotlin 1.7.20 和 IntelliJ 2022.2.2 Ultimate Edition 的 Macbook Pro 上运行。

我正在编写 JUnit 5 测试来执行简单的操作：加、减、乘和除一个 2x2 矩阵和一个标量；矩阵加法、减法、乘法； LU 和 QR 分解。一切都成功并且通过就好了。

当我为 SVD 运行这个 JUnit 测试时，我遇到了一个问题：

@Test
fun `singular value decomposition`() {
    // setup
    // https://stackoverflow.com/questions/19763698/solving-non-square-linear-system-with-r/19767525#19767525
    val a = Nd4j.create(doubleArrayOf(
       0.0, 1.0, -2.0, 3.0,
       5.0, -3.0, 1.0, -2.0,
       5.0, -2.0, -1.0, 1.0
    ), intArrayOf(3, 4))
    val b = Nd4j.create(doubleArrayOf(-17.0, 28.0, 11.0), intArrayOf(3, 1))
    val u = Nd4j.create(doubleArrayOf(
        -0.1295469, -0.8061540,  0.5773503,
        0.7629233,  0.2908861,  0.5773503,
        0.6333764, -0.5152679, -0.5773503
    ), intArrayOf(3, 3))
    val v = Nd4j.create(doubleArrayOf(
         0.87191556, -0.2515803, -0.1764323,
        -0.46022634, -0.1453716, -0.4694190,
         0.04853711,  0.5423235,  0.6394484,
        -0.15999723, -0.7883272,  0.5827720
    ), intArrayOf(3, 4))
    val d = Nd4j.create(doubleArrayOf(
        8.007081e+00, 4.459446e+00, 4.022656e-16
    ), intArrayOf(3))
    // exercise
    val actual = NDLinalg().svd(a, true, true)
    // assert
    // Temporary assertion; I'll replace this after I see what SVD returns to me.
    Assertions.assertTrue(true)
}

我很惊讶地看到这个错误：

SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

org.nd4j.linalg.exception.ND4JIllegalStateException: Op name svd - no output arrays were provided and calculateOutputShape failed to execute

    at org.nd4j.linalg.cpu.nativecpu.ops.NativeOpExecutioner.exec(NativeOpExecutioner.java:1513)
    at org.nd4j.linalg.factory.Nd4j.exec(Nd4j.java:6545)
    at org.nd4j.linalg.factory.ops.NDLinalg.svd(NDLinalg.java:309)
    at ie.duffymo.fea.MatrixTest.singular value decomposition(MatrixTest.kt:353)
    at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)


More in the stack trace.    

Process finished with exit code 255

我不知道如何解决我没有提供输出数组的警告。我已经提供了方法签名所要求的内容。

关于如何解决这个问题的任何建议？

我所指的示例解决方案是使用 R for another SO question 创建的。

Answer 1

原来这是一个初始化错误。你可以在这里找到修复： https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j/pull/9823

将来你可以这样做：

        Nd4j.getExecutioner().enableDebugMode(true);
        Nd4j.getExecutioner().enableVerboseMode(true);

        var a = Nd4j.create(new double[]{
                0.0, 1.0, -2.0, 3.0,
                5.0, -3.0, 1.0, -2.0,
                5.0, -2.0, -1.0, 1.0
        }, new int[]{3, 4});
        var b = Nd4j.create(new double[]{-17.0, 28.0, 11.0}, new int[]{3, 1});
        var u = Nd4j.create(new double[]{
                -0.1295469, -0.8061540, 0.5773503,
                0.7629233, 0.2908861, 0.5773503,
                0.6333764, -0.5152679, -0.5773503
        }, new int[]{3, 3});
        var v = Nd4j.create(new double[]{
                0.87191556, -0.2515803, -0.1764323,
                -0.46022634, -0.1453716, -0.4694190,
                0.04853711, 0.5423235, 0.6394484,
                -0.15999723, -0.7883272, 0.5827720
        }, new int[]{3, 4});
        var d = Nd4j.create(new double[]{
                8.007081e+00, 4.459446e+00, 4.022656e-16
        }, new int[]{3});
        // exercise
        var actual = DynamicCustomOp.builder("svd")
                .addInputs(a)
                .addIntegerArguments(1,1, Svd.DEFAULT_SWITCHNUM)
                .build();
        Nd4j.linalg().svd(a,true,true);

请注意我只是在那里使用 Nd4j.linalg() 。

对于解决方法，请执行以下操作：

  var actual = DynamicCustomOp.builder("svd")
                .addInputs(a)
                .addIntegerArguments(1,1, Svd.DEFAULT_SWITCHNUM)
                .build();
        Nd4j.getExecutioner().exec(actual);