请教一下机器学习PAI，我编写了一个resnet然后加上了epl，遇到报错Cluster must？

报错信息 "Cluster must be set before getting num_replicas" 表示在获取副本数量之前未设置集群（Cluster）。

在使用分布式训练时，你需要设置一个 TensorFlow 的 tf.distribute.ClusterSpec 对象来指定集群的配置。这个对象描述了分布式任务的拓扑结构、角色和通信方式等。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的 TensorFlow 模块：

   import tensorflow as tf
   

2. 设置集群配置：

   # 定义集群配置
   cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({
    "worker": ["worker1:port1", "worker2:port2", ...],
    "ps": ["ps1:port1", "ps2:port2", ...]
   })
   

   这里，"worker" 表示工作节点，"ps" 表示参数服务器节点。"worker1:port1" 和 "ps1:port1" 是节点的地址和端口号。根据实际的分布式部署情况，修改这些值。

3. 创建分布式策略：

   # 创建分布式策略
   strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy(
    tf.distribute.experimental.CollectiveCommunication.NCCL,
    cluster_spec=cluster_spec
   )
   

   这里使用了 MultiWorkerMirroredStrategy 来实现分布式训练。NCCL 是一种高效的分布式通信库，可加速多 GPU 之间的数据传输。

4. 在模型构建之前设置分布式策略：

   # 设置分布式策略
   with strategy.scope():
    # 构建模型
   

   在这个 with 上下文管理器中，你可以构建和定义你的 ResNet 模型。

通过以上步骤，你将设置好了集群配置并创建了分布式策略，确保在构建模型之前设置了合适的分布式策略。这样 TensorFlow 就能正确获取副本数量，并进行分布式训练。

请注意，实际的集群配置和端口号需要根据具体的部署情况进行调整，以匹配你的环境。此外，确保你已经正确安装了 TensorFlow 的分布式训练相关依赖。

需要用MonitoredTrainingSession或者Estimator接口，可以参考example里的resnet例子，此回答整理自钉群“EPL用户交流群”