MultiWorkerMirroredStrategy（）在Google AI平台（CMLE）上不起作用

Question

在使用MultiWorkerMirroredStrategy（）来训练Google AI平台（CMLE）上的自定义估算器时，出现以下错误。

ValueError: Unrecognized task_type: 'master', valid task types are: "chief", "worker", "evaluator" and "ps".

[MirroredStrategy（）和PamameterServerStrategy（）在AI平台及其各自的config.yaml文件上都可以正常工作。我目前not提供任何操作的设备范围。 Noth我在会话配置tf.ConfigProto(device_filters=device_filters)中提供任何设备筛选器。

我正在使用MultiWorkerMirroredStrategy（）进行训练的config.yaml文件是：

trainingInput:
  scaleTier: CUSTOM
  masterType: standard_gpu
  workerType: standard_gpu
  workerCount: 4

masterType输入对于在AI平台上提交培训作业是必需的。

注意：它显示的是'chief'作为有效的任务类型，而'master'则是无效的任务类型。我在setup.py中为Trainer软件包提供tensorflow-gpu == 1.14.0。

Answer 1

（1）这似乎是一个错误，然后使用MultiWorkerMirroredStrategy。请在TensorFlow中提交错误。在TensorFlow 1.x中，它应该使用master，在TensorFlow 2.x中，它应该使用Chief。代码是（错误地）要求首席，而AI平台（因为您使用的是1.14）仅提供了主代码。顺便说一句：大师=首席+评估者。

（（2）不必在您的setup.py中添加tensorflow。使用gcloud的--runtime-version（请参阅https://cloud.google.com/ml-engine/docs/runtime-version-list）标志提供您希望AI平台使用的tensorflow框架。