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Google云平台ML Engine/AI平台上的分布式Keras调谐器
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<p>我正在尝试在Google云平台(GCP)ML引擎(又名AI平台)上实现这个分布式Keras调谐器示例: <a href="https://github.com/keras-team/keras-tuner/blob/master/docs/templates/tutorials/distributed-tuning.md" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/keras-team/keras-tuner/blob/master/docs/templates/tutorials/distributed-tuning.md</a></p> <p>这是我的ML培训输入。yaml:</p> <pre><code>scaleTier : CUSTOM masterType: standard masterConfig: imageUri: tensorflow/tensorflow:2.1.0-gpu-py3 workerCount: 8 workerType: standard_gpu workerConfig: imageUri: tensorflow/tensorflow:2.1.0-gpu-py3 </code></pre> <p>在python脚本的顶部,我添加了:</p> <pre><code>tf_config = json.loads(os.environ['TF_CONFIG']) cluster = tf_config['cluster'] task = tf_config['task'] master_addr = cluster['master'][0].split(':') os.environ['KERASTUNER_ORACLE_IP'] = master_addr[0] os.environ['KERASTUNER_ORACLE_PORT'] = '8000' if task['type'] == 'master': os.environ['KERASTUNER_TUNER_ID'] = 'chief' else: os.environ['KERASTUNER_TUNER_ID'] = 'tuner{}'.format(task['index']) </code></pre> <p>不幸的是,这不起作用。主机返回错误:</p> <pre><code>server_chttp2.cc:40] {"created":"@1580940408.588629852","description":"No address added out of total 1 resolved","file":"src/core/ext/transport/chttp2/server/chttp2_server.cc","file_line":395,"referenced_errors":[{"created":"@1580940408.588623412","description":"Unable to configure socket","fd":22,"file":"src/core/lib/iomgr/tcp_server_utils_posix_common.cc","file_line":208,"referenced_errors":[{"created":"@1580940408.588609041","description":"Cannot assign requested address","errno":99,"file":"src/core/lib/iomgr/tcp_server_utils_posix_common.cc","file_line":181,"os_error":"Cannot assign requested address","syscall":"bind"}]}]} </code></pre> <p>因此,主机似乎无法绑定到侦听端口</p> <p>所以,我想真正的问题是:如何绑定到GCPML引擎上的侦听端口?允许这样做吗</p> <p>对于现在如何在GCP ML引擎上运行分布式Keras调优的任何见解,我们将不胜感激</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>正如错误消息所说,我和OP有类似的问题。我不确定真正的原因是什么,但对我来说,解决办法是为主管绑定0.0.0.0(即<code>os.environ['KERASTUNER_ORACLE_IP'] = '0.0.0.0'</code>),同时仍然使用来自TF_CONFIG的主管IP</p>
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