机器学习PAI报错问题之EAS服务器报错如何解决

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: 人工智能平台PAI是是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务;本合集将收录PAI常见的报错信息和解决策略,帮助用户迅速定位问题并采取相应措施,确保机器学习项目的顺利推进。

问题一:机器学习PAI交互式建模报错OOM

机器学习PAI交互式建模报错OOM



参考答案:

若出现此报错,建议增加实例内存,或者降低树的数量。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/476301?spm=a2c6h.13066369.question.8.4d7868a2Mk6aoh&scm=20140722.S_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@476301._.ID_476301-RL_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0PAI%E6%8A%A5%E9%94%99-LOC_m~UND~search~UND~community~UND~i-OR_ser-V_3-P0_5



问题二:机器学习PAI EAS 服务器报错,GPU一直跑满是什么原因?

机器学习PAI EAS 服务器报错,GPU一直跑满是什么原因?requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', ConnectionResetError(104, 'Connection reset by peer'))



参考答案:

当您在机器学习PAI EAS服务器上使用GPU时,如果GPU一直处于满载状态并且出现了连接错误,可以有几种可能的原因:

资源竞争:如果在服务器上同时有其他用户或进程正在使用GPU资源,可能会导致GPU被持续占用,从而导致其他请求无法获得GPU资源。这可能会导致连接错误。您可以尝试等待一段时间,以便其他进程释放GPU资源,或者联系系统管理员以获取更多关于资源使用情况的信息。

连接问题:连接错误可能是由于网络连接不稳定或中断导致的。这可能是临时的问题,您可以尝试重新发送请求,或检查网络连接是否正常。

服务器问题:连接错误也可能是由于服务器端出现问题导致的,例如服务器负载过高、服务崩溃或其他故障。这种情况下,您可以联系系统管理员或技术支持团队,报告问题并获取进一步的帮助。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/538326?spm=a2c6h.13066369.question.7.4d7868a2fA1IgN&scm=20140722.S_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@538326._.ID_538326-RL_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0PAI%E6%8A%A5%E9%94%99-LOC_m~UND~search~UND~community~UND~i-OR_ser-V_3-P0_6



问题三:大佬,机器学习PAI报这个错误,怎么解决?

大佬,机器学习PAI报这个错误,怎么解决?

IndexError Traceback (most recent call last)

in

227 model_dir)

228 print('Exporting user part model...')

--> 229 export(

230 model_dir,

231 meta_graph_def,

in export(model_dir, meta_graph_def, variable_protos, input_tensor_names, output_tensor_names, part_dir)

180 variable = graph.get_tensor_by_name(name)

181 graph.add_to_collection(ops.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS, variable)

--> 182 saver = tf_saver.Saver()

183 saver.restore(sess, get_variables_path(model_dir))

184

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in init(self, var_list, reshape, sharded, max_to_keep, keep_checkpoint_every_n_hours, name, restore_sequentially, saver_def, builder, defer_build, allow_empty, write_version, pad_step_number, save_relative_paths, filename)

834 time.time() + self._keep_checkpoint_every_n_hours * 3600)

835 elif not defer_build:

--> 836 self.build()

837 if self.saver_def:

838 self._check_saver_def()

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in build(self)

846 if context.executing_eagerly():

847 raise RuntimeError("Use save/restore instead of build in eager mode.")

--> 848 self._build(self._filename, build_save=True, build_restore=True)

849

850 def _build_eager(self, checkpoint_path, build_save, build_restore):

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in _build(self, checkpoint_path, build_save, build_restore)

874 self._is_empty = False

875

--> 876 self.saver_def = self._builder._build_internal( # pylint: disable=protected-access

877 self._var_list,

878 reshape=self._reshape,

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in _build_internal(self, names_to_saveables, reshape, sharded, max_to_keep, keep_checkpoint_every_n_hours, name, restore_sequentially, filename, build_save, build_restore)

487 " when eager execution is not enabled.")

488

--> 489 saveables = saveable_object_util.validate_and_slice_inputs(

490 names_to_saveables)

491 if max_to_keep is None:

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saving/saveable_object_util.py in validate_and_slice_inputs(names_to_saveables)

358 # Avoid comparing ops, sort only by name.

359 key=lambda x: x[0]):

--> 360 for converted_saveable_object in saveable_objects_for_op(op, name):

361 _add_saveable(saveables, seen_ops, converted_saveable_object)

362 return saveables

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saving/saveable_object_util.py in saveable_objects_for_op(op, name)

218 yield ReferenceVariableSaveable(variable, "", name)

219 else:

--> 220 yield ResourceVariableSaveable(

221 variable, "", name)

222

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saving/saveable_object_util.py in init(self, var, slice_spec, name)

93 self._var_shape = var.shape

94 if isinstance(var, ops.Tensor):

---> 95 self.handle_op = var.op.inputs[0]

96 tensor = var

97 elif resource_variable_ops.is_resource_variable(var):

IndexError: tuple index out of range

saver = tf_saver.Saver() <---- 在这一行就报错了

saver.restore(sess, get_variables_path(model_dir))



参考答案:

可能是tf1/tf2的版本兼容性问题;可以试下tf1.x 版本 或者 在开头if tf.version >= '2.0':

tf = tf.compat.v1



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问题四:机器学习PAI中epl运行官方示例报错是什么原因?

机器学习PAI中epl运行官方示例报错是什么原因,单机单卡可以,但是多卡就报错了,运行命令是epl-launch --num_workers 2 --gpu_per_worker 1 scripts/train_dp.sh?



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问题五:机器学习PAI有大佬知道这个报错怎么解决吗?评估的时候报错!

问题1:机器学习PAI有大佬知道这个报错怎么解决吗?评估的时候报错

问题2:这种问题怎么进一步定位是哪个数据有问题



参考答案:

回答1:一般是tfrecord数据有问题

回答2:一般不是格式问题,就是tfrecord文件写的时候程序不正常,写一半异常终止了,或者文件系统的错误,导致无法解析,



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