成功解决tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError报错问题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了成功解决tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError报错问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

问题描述:在使用TensorFlow2.2训练模型时,加入多GPU训练出现如下错误

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'NcclAllReduce' used by {{node NcclAllReduce}} with these attrs: [reduction="sum", shared_name="c1", T=DT_FLOAT, num_devices=2]
Registered devices: [CPU, GPU, XLA_CPU, XLA_GPU]
Registered kernels:
  <no registered kernels>

	 [[NcclAllReduce]] [Op:__inference_train_function_81214]

这个错误是发生在使用多个GPU进行并行训练的时候,使用单个GPU训练的时候并没有报错。

运行环境

  • 训练的模型yolox
  • 系统:Win10
  • tensorflow-gpu版本:2.2.0
  • 使用2张GPU

报错原因:
MirroredStrategy默认使用NCCL进行跨设备通信,而NCCL在Windows上不可用,也就是说这种默认的多GPU分布式训练模式不支持win系统;所以需要修改多GPU训练模式。

解决问题:
Ctrl+F,在train.py文件中检索‘strategy’关键词,发现如下

	if ngpus_per_node > 1:
		strategy = tf.distribute.MirroredStrategy( )
	else:
		strategy = None
	print('Number of devices: {}'.format(ngpus_per_node))

添加训练模式如下:

	if ngpus_per_node > 1:
		strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"], cross_device_ops=tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce())
	else:
		strategy = None
	print('Number of devices: {}'.format(ngpus_per_node))

错误消失,模型成功开始训练了!
成功解决tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError报错问题

不容易啊,排查了整整一上午,记录一下!!网上的介绍没有明确说怎么修改,完全知不道怎么改,后来仔细读了下面的GPU分布式训练才改对。

参考网页:多GPU分布式训练;错误问题原因。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-513234.html

到了这里,关于成功解决tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError报错问题的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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