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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?

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 be set before getting num_replicas?35ec9dd58f8f625002edce933767289e.jpg
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epl的init也写在程序入口最开始的地方了

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真的很搞笑 2023-07-16 18:52:53 51 0
2 条回答
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  • 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。

    2023-07-31 17:36:01
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  • 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”

    2023-07-16 19:01:37
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