张量流对象检测是否支持分发策略？

Question

系统信息

• 您正在使用的模型的顶级目录是什么：对象检测
• 我是否编写了自定义代码（与使用TensorFlow中提供的股票示例脚本相对）：否
• OS平台和发行版（例如Linux Ubuntu 16.04）：Centos 7.5
• 从（源或二进制）：源
安装的TensorFlow
• TensorFlow版本（使用下面的命令）：1.9.0
• Bazel版本（如果从源代码编译）：0.19
• CUDA / cuDNN版本：9.0
• GPU模型和内存：Titan 1080 Ti / 8G
• 要复制的精确命令：否
• 分布式环境：2台机器，每个机器有8个GPU

描述问题

我想进行有关对象检测的分布式培训。 首先，我通过简单地在命令中设置'TF_CONFIG'来运行文件'model_main.py'，它可以平稳运行。这是进行分布式培训的正确方法吗？ 但是这种方式似乎是异步培训。 为了进行同步训练，我将{RunConfig“配置为打击，如Distribution Strategy所述：

config = tf.estimator.RunConfig(train_distribute=tf.contrib.distribute.CollectiveAllReduceStrategy())

报告：

  

AttributeError：“模块”对象没有属性“ CollectiveAllReduceStrategy”。

tensorflow对象检测是否支持分发策略？ 如果是，是否使用分发策略有什么区别？ 如果没有，还有其他方法可以进行同步培训吗？

Answer 1

您应该更新tensorflow版本> = 1.11