tensorflow / tensorflow/java

Modular Java app can't create tensor object

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主要言語
Java
スター
928
フォーク
227
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

説明

System information

  • Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow): YES
  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04 x86_64): Windows 10 Pro
  • TensorFlow installed from (source or binary): Gradle dependence
  • TensorFlow version (use command below): 2.10.1
  • Java version (i.e., the output of java -version): 17.0.2
  • Java command line flags (e.g., GC parameters):
  • Python version (if transferring a model trained in Python):
  • Bazel version (if compiling from source):
  • GCC/Compiler version (if compiling from source):
  • CUDA/cuDNN version: 12.3
  • GPU model and memory:

Describe the current behavior
Java Gradle project, as built from IntelliJ IDEA pattern, repeatedly reports a fatal warning on attempt to create a tensor object. See the code and log below. The error raises exception that is effectively intercepted by JavaFX runtime.
The project was found having Java module support. After this support has been removed from the project, code runs just fine. However, modularity is highly desired for the application.

Describe the expected behavior

After module access permissions (exports, open's) get fixed in tensorflow-core-platform, etc., all Java objects should be created just fine, as they are in non-modular edition of the project.

Code to reproduce the issue

excerpt from file src/main/java/module-info.java:

module com.varankin.ocrc.jfx
{
    requires org.tensorflow.ndarray;
    requires org.tensorflow;
}

excerpt from file build.gradle (remove shown lines to let code run with no error):

plugins 
{
    id 'org.javamodularity.moduleplugin' version '1.8.12'
}
dependencies 
{
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-core-platform:0.5.0'
}

excerpt from file src/main/java/com/varankin/ocrc:

package com.varankin.ocrc;
import org.tensorflow.*;
import org.tensorflow.ndarray.*;
import org.tensorflow.types.TFloat32;
import org.tensorflow.types.TInt32;

public class Inferencer
{
    public void image( float[][] data )
    {
            FloatNdArray data_nda = NdArrays.ofFloats( Shape.of( data.length, data[0].length ) );
            data_nda.elements( /* 0, */ 1 ).forEachIndexed( (ix,nda) -> nda.setFloat( data[(int)ix[0]][(int)ix[1]] ) );
            // OK before this line; any next line fails; 
            TInt32 tdata_is = TInt32.scalarOf( 24 );
            TInt32 tdata_i = TInt32.tensorOf( Shape.of( 24, 24 ) );
            TFloat32 tdata_0 = TFloat32.tensorOf( Shape.of( 24, 24 ) );
            tdata_0.set( data_nda );
            TFloat32 tdata = TFloat32.tensorOf( data_nda );
    }
}

Other info / logs

Warning: Could not create an instance of class org.tensorflow.internal.c_api.presets.tensorflow: java.lang.IllegalAccessException: class org.bytedeco.javacpp.ClassProperties (in module org.bytedeco.javacpp) cannot access class org.tensorflow.internal.c_api.presets.tensorflow (in module org.tensorflow) because module org.tensorflow does not export org.tensorflow.internal.c_api.presets to module org.bytedeco.javacpp

Call stack has been wiped off by JavaFX, below is manual reproduction

  • com.varankin.ocrc.Inferencer.image
  • org.tensorflow.types.TInt32.scalarOf:44 -- same for TFloat32 methods
  • org.tensorflow.Tensor.of:128
  • org.tensorflow.RawTensor.allocate:109

Please do not hesitate to ask for runnable example if needed. Current project cannot be presented as-is because of IP protection requirements, and because it's bulky.

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

src/main/java/module-info.java と build.gradle から始め、IllegalAccessException に関係する TensorFlow Java のモジュール宣言を調べます。com.varankin.ocrc.Inferencer.image と TInt32/TFloat32 テンソルの作成呼び出しを通じて失敗を再現します。モジュール化された Gradle アプリケーションが、報告されたアクセス警告なしでテンソルを作成できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
java
領域
machine-learning
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
28/100

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