目前我使用tensorflow slim从scrach训练模型。如果我只按照https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim#training-a-model-from-scratch中的说明操作，一切正常。
但是，我想使用多GPU，所以我设置--num_clones = 2或4，它们都不起作用。结果是它们都陷入了global_step / sec：0。它们无法继续。您可以在此处查看结果图片error result
DATASET_DIR=/tmp/imagenet
TRAIN_DIR=/tmp/train_logs
python train_image_classifier.py \
--num_clones=4 \
--train_dir=${TRAIN_DIR} \
--dataset_name=imagenet \
--dataset_split_name=train \
--dataset_dir=${DATASET_DIR} \
--model_name=inception_v3
希望有人可以帮助我，提前谢谢。顺便说一句，我使用tensorflow 1.1＆amp;在Ubuntu 16.04上的python 35。如果您需要更多信息，请告诉我。
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您的问题类似于使用tf-slim从单GPU切换到多GPU配置后的体验。我观察到参数服务器作业假定名称为“localhost”，该名称与model_deploy分配给我的CPU设备的默认作业名称冲突。我建议您按照this tensorflow.org article的“记录设备放置”部分检查设备名称。它解释了如何基于每个操作将设备名称打印到控制台。然后，您可以将实际作业名称作为参数传递给DeployConfig（）的ps_job_name参数，然后继续进行培训。