java对libtensorflow_jni_gpu依赖不能自动加载的解决

拼搏现实的明天。 2022-03-15 04:52 65阅读 0赞

### 前提 ###

1.确保你本机具有gpu硬件支持；  
2.已经安装gpu软件环境；  
3.java工程除无法正常加载gpu外可正常运行。  
4.此博客是在Ubuntu16.04上搭建java gpu运行环境，若在Windows上搭建，则在满足前三条的前提下，将下面提到的jar包解压后的.dll文件进行手动加载即可。

### maven依赖 ###

<dependency>
                <groupId>org.tensorflow</groupId>
                <artifactId>tensorflow</artifactId>
                <version>1.10.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.tensorflow</groupId>
                <artifactId>libtensorflow</artifactId>
                <version>1.10.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.tensorflow</groupId>
                <artifactId>libtensorflow_jni_gpu</artifactId>
                <version>1.10.0</version>
            </dependency>

### 无法正常加载gpu，以CudnnRnn为例，异常信息如下： ###

java.lang.IllegalArgumentException: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' with these attrs.  Registered devices: [CPU], Registered kernels:
      <no registered kernels>
    
    	 [[Node: bilstm/cudnn_cell/CudnnRNN = CudnnRNN[T=DT_FLOAT, direction="bidirectional", dropout=0, input_mode="linear_input", is_training=true, rnn_mode="lstm", seed=0, seed2=0](embedding/embedding_lookup, bilstm/cudnn_cell/zeros, bilstm/cudnn_cell/zeros_1, cudnn_cell/opaque_kernel/read)]]
    	at org.tensorflow.Session.run(Native Method)
    	at org.tensorflow.Session.access$100(Session.java:48)
    	at org.tensorflow.Session$Runner.runHelper(Session.java:298)
    	at org.tensorflow.Session$Runner.run(Session.java:248)

### 解决方法 ###

1.手动解压org.tensorflow.libtensorflow\_jni\_gpu包下的jar包，得到**libtensorflow\_framework.so**和**libtensorflow\_jni.so**文件，在idea中进行手动加载。  
2.在idea中找到run->Edit Configurations；  
![在这里插入图片描述][20190301093959670.png]  
3.添加vm options选项，为jvm添加一个java库路径，**-Djava.library.path=url**，即此时项目运行时jvm除了扫描默认path的library，还会扫描你指定路径下的library。（url为**libtensorflow\_framework.so**和**libtensorflow\_jni.so**文件所在路径，后者依赖前者，不可缺少）；

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlbnVfeGlhb2hlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
4.在项目运行初始化加载时调用TensorFlow的loaloadLibrary()方法，进行手动加载含有gpu节点的libtensorflow\_jni.so文件。

TensorFlow.loadLibrary(url + "/libtensorflow_jni.so");

##### 参考链接： #####

tensorflow官网 java api：  
[https://tensorflow.google.cn/versions/r1.10/api\_docs/java/reference/org/tensorflow/TensorFlow][https_tensorflow.google.cn_versions_r1.10_api_docs_java_reference_org_tensorflow_TensorFlow]  
tensorflow gpu java参考：  
[https://blog.csdn.net/noiplcx/article/details/83270552][https_blog.csdn.net_noiplcx_article_details_83270552]

[20190301093959670.png]: /images/20220315/2cbfadc69129418295b5ad5ddfbabb98.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlbnVfeGlhb2hlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220315/b5db80bbd53e4136bf24fdebc3f98d00.png
[https_tensorflow.google.cn_versions_r1.10_api_docs_java_reference_org_tensorflow_TensorFlow]: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.10/api_docs/java/reference/org/tensorflow/TensorFlow
[https_blog.csdn.net_noiplcx_article_details_83270552]: https://blog.csdn.net/noiplcx/article/details/83270552