Question

我正在尝试使用SyncReplicaOptimizer和MonitoredTraining Session在分布式tensorflow中编写同步训练代码。

我面临的问题是，主人在经过一些步骤之后挂断了训练，没有一个工人开始训练。有没有人遇到过这个？

这是我写的代码。从张量流记录中读取数据。我已经按照tensorflow网站中描述的确切方式进行了操作。

def build(self):
    self.modelObj = Model(self.imagesize, self.targetSize)
    self.modelObj.model()
    self.global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
    self.opt = tf.train.AdamOptimizer(self.learningrate)
    if self.syncTraining:
        self.trainer = tf.train.SyncReplicasOptimizer(self.opt,replicas_to_aggregate=self.num_workers,total_num_replicas=self.num_workers)
    else:
        self.trainer = self.opt
    self.trainstep = self.trainer.minimize(self.modelObj.loss, global_step=self.global_step)
    self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1)
    self.summary_op = tf.summary.merge_all()
    self.init_op = tf.global_variables_initializer()
    if self.syncTraining:
        self.sync_replicas_hook = self.trainer.make_session_run_hook(is_chief = (self.task_index==0))


def train(self):
    if self.syncTraining:



        with tf.train.MonitoredTrainingSession(master=self.server.target,
                                               is_chief=(self.task_index==0),
                                               checkpoint_dir=self.logdir,
                                               hooks=[self.sync_replicas_hook]) as self.session:
            step = 0
            try:
                while not self.session.should_stop():
                    # training

                    [trainx, trainy_] = self.session.run([self.trainx, self.trainy_])
                    feed = {self.modelObj.x: trainx, self.modelObj.y_: trainy_,
                            self.modelObj.batch: self.batch_size, self.modelObj.keep_prob: 0.7}
                    _, trainloss = self.session.run([self.trainstep, self.modelObj.loss], feed_dict=feed)

                    print("step: %d, training loss %f" % (step, trainloss))

                    step += 1

            except tf.errors.OutOfRangeError:
                print('training finished, number of epochs reached')

Answer 1

是的，ps不应该放在gpu上。我也有这个问题。我通过在tf.train.replica_device_setter中明确声明ps_device =“/ job：ps / cpu：0”来解决它。整个代码就像：

with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
                                 ps_device="/job:ps/cpu:0",
                                 worker_device="/job:worker/task:%d" % (worker_index),
                                 cluster=cluster_spec)):

非常感谢@prateek agrawal

Answer 2

找到解决方案。

通过添加

延迟首席工作人员的开始

time.sleep(5)

此外，对参数服务器执行相同操作，并尝试在CPU而不是GPU上运行参数服务器。

分布式Tensorflow，Master在训练时卡住，工作人员在使用SyncReplicasOptimizer和MonitoredTrainingSession时没有开始训练？

2 个答案: