Не могу построить ParagraphVectors в Linux

Question

Я использую алгоритм Doc2Vec с Deeplearning4j, и он отлично работает, когда я запускаю его на своем компьютере с Windows 10, однако, когда я пытаюсь запустить его на компьютере с Linux, я получаю следующую ошибку:

java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.nd4j.linalg.factory.Nd4j
at org.deeplearning4j.models.embeddings.inmemory.InMemoryLookupTable$Builder.<init>(InMemoryLookupTable.java:581) ~[run.jar:?]
at org.deeplearning4j.models.sequencevectors.SequenceVectors$Builder.presetTables(SequenceVectors.java:801) ~[run.jar:?]
at org.deeplearning4j.models.paragraphvectors.ParagraphVectors$Builder.build(ParagraphVectors.java:663) ~[run.jar:?]

Я пробовал это на нескольких Linux-машинах, обе из которых работали с Xubuntu и имели права sudo

Вот код для создания моего ParagraphVectors: InputStream is = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

  LabelAwareSentenceIterator iter;
  iter = new LabelAwareListSentenceIterator(is, DELIM);
  iter.setPreProcessor(new SentencePreProcessor() {
    @Override
    public String preProcess(String sentence) {
      return new InputHomogenization(sentence).transform();
    }
  });

  TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();
  vec = new ParagraphVectors.Builder().minWordFrequency(minWordFrequency).batchSize(batchSize)
      .iterations(iterations).layerSize(layerSize).stopWords(stopWords).windowSize(windowSize)
      .learningRate(learningRate).tokenizerFactory(tokenizerFactory).iterate(iter).build();
  vec.fit();

А вот мой pom.xml (все версии 0.7.1, но я использовал 0.4-rc3.9 и получил ту же ошибку):

<dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-ui-model</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>log4j</groupId>
                <artifactId>log4j</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-nlp</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>log4j</groupId>
                <artifactId>log4j</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.nd4j</groupId>
        <artifactId>nd4j-native</artifactId>
        <version>${nd4j.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>log4j</groupId>
                <artifactId>log4j</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.datavec/datavec-api -->
    <dependency>
        <groupId>org.datavec</groupId>
        <artifactId>datavec-api</artifactId>
        <version>${nd4j.version}</version>
    </dependency>

Answer 1

Всегда придерживайтесь последней версии в первую очередь. Не могли бы вы опубликовать полную трассировку стека? Это определенно не первопричина. Может, попробовать вместо этого использовать nd4j-native-platform? Обычно это проблема с отсутствующими нативными артефактами.