咨询个机器学习PAI问题哈:ev 必须定义在特定的scope下吗?ValueError: colocate_vars_with
must only be passed a variable created in this tf.distribute.Strategy.scope(), not:
Failed to execute system command. (exit code: 251.)看着是和我用的分布式策略有关系?
distribution = tf.contrib.distribute.ParameterServerStrategy()
是的,ev
必须在特定的 scope
下定义。这是因为 tf.distribute.Strategy.scope()
创建了一个作用域,在这个作用域内定义的变量和操作才能被分布式策略正确处理。
在你提供的代码中,你使用了 tf.contrib.distribute.ParameterServerStrategy()
,这是一个参数服务器(Parameter Server)分布式策略。在参数服务器策略中,每个工作节点都需要将模型的参数存储在一个中心位置,称为参数服务器。这个策略通常用于大规模深度学习训练,因为它可以有效地处理大量数据和参数。
要解决这个问题,你需要确保在 distribution.scope()
的作用域内定义 ev
。例如:
import tensorflow as tf
distribution = tf.contrib.distribute.ParameterServerStrategy()
with distribution.scope():
ev = ... # 在这里定义你的变量或操作
这样,ev
就会在参数服务器策略的作用域内定义,从而避免了错误。
看起来您正在使用 TensorFlow 参数服务器(Parameter Server)策略,并遇到了“colocate_vars_with 必须只在当前策略作用域中传递变量”的错误。这是因为 TensorFlow 的某些 API 只能在特定的策略作用域中使用,以确保变量在适当的设备上被分配和训练。
为了修复此问题,您需要确保您的 ev 变量是在 Parameter Server 策略作用域中定义的,如下所示:
with distribution.scope():
# 定义变量
ev = ...
with distribution.scope():
# 定义变量
ev = ...
# 在策略作用域外分配变量
ev = distribution.experimental colocate_variables_with(ev)
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