J'essaie de faire un apprentissage distribué à partir de la création du didacticiel
Environnement
_Parameter Server_
Système d'exploitation: Ubuntu 16.04 LTS
Tensorflow: r 0,12
python: 2.7.12
_Ouvrier_
Système d'exploitation: CentOS 7
Tensorflow: r 0,12
python: 2.7.5
Carte GPU: 2 * GTX NVIDIA 1080
mais j'ai cette erreur:
Traceback (most recent call last):
File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/imagenet_distributed_train.py", line 66, in <module> tf.app.run()
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/imagenet_distributed_train.py", line 62, in main inception_distributed_train.train(server.target, dataset, cluster_spec)
File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/inception_distributed_train.py", line 120, in train global_step = slim.variables.global_step()
File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/slim/scopes.py", line 155, in func_with_args return func(*args, **current_args)
File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/slim/variables.py", line 244, in global_step trainable=False, collections=collections)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 987, in get_variable custom_getter=custom_getter)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 889, in get_variable custom_getter=custom_getter)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 347, in get_variable validate_shape=validate_shape)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 332, in _true_getter caching_device=caching_device, validate_shape=validate_shape)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 683, in _get_single_variable validate_shape=validate_shape)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py", line 226, in __init__ expected_shape=expected_shape)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py", line 303, in _init_from_args initial_value(), name="initial_value", dtype=dtype)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 672, in <lambda> shape.as_list(), dtype=dtype, partition_info=partition_info)
TypeError: zeros_initializer() got multiple values for keyword argument 'dtype'
J'ai vérifié le problème suivant avant
mais cela ne semble pas très bien fonctionner
Une idée? Merci!
Solution: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6202#issuecomment -267445372 (trouvé en recherchant le titre de votre problème sur github)
Salut @yaroslavvb ,
Mon environnement info
_Parameter Server_
Système d'exploitation: Ubuntu 16.04 LTS
Tensorflow: r 0,12
Python: 2.7.12
_Ouvrier_
Système d'exploitation: CentOS 7
Tensorflow: r 0,12
Python: 2.7.5
Carte GPU: 2 * GTX NVIDIA 1080
J'ai déjà vérifié le fichier de ops.py, et mon code ici est
initializer=tf.ones_initializer()
Donc le problème ne semble pas l' initialiseur ()
C'est la raison pour laquelle j'appelle à l'aide: P
Dois-je utiliser initializer=tf.constant_initializer()
?
EDIT: Je vais vérifier mon pare-feu de travailleur, voir si quelque chose se passe
Ce tutoriel a été mis à jour vers la nouvelle API TF1.0 le 20 janvier https://github.com/tensorflow/models/commit/e5079c839058ff40dcbd15515a9cfb462fabbc2a
Vous devrez effectuer une mise à niveau vers une version plus récente de TensorFlow pour utiliser ce code sans modification.
Veuillez rouvrir si cela ne résout pas votre problème.
Commentaire le plus utile
Solution: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6202#issuecomment -267445372 (trouvé en recherchant le titre de votre problème sur github)