详解TensorFlow报”AbortedError: Batch size must be divisible by the number of replicas. “的原因以及解决办法

目录

• 问题原因
• 解决步骤
  • 确认错误
  • 调整数据批次大小
  • 调整 Worker 数量
  • 使用可分割的数据集
• 总结

问题原因

当使用分布式 TensorFlow 进行模型训练时，如果在使用 tf.distribute.MirroredStrategy 策略、使用 tf.data.Dataset 进行输入时，输入数据的批次大小（batch size）不能被 Worker 数量整除时，会报错：

AbortedError: Batch size must be divisible by the number of replicas

这是因为 tf.distribute.MirroredStrategy 进行分布式训练时，会将输入数据分配给各个 Worker 处理，每个 Worker 处理一部分数据，如果数据不能整除，就无法均匀地将数据分配给每个 Worker，从而报错。

解决步骤

确认错误

首先，当出现 AbortedError 错误时，需要查看错误日志，确认错误的具体原因。如果错误信息为 “Batch size must be divisible by the number of replicas” ，则说明是上述的数据批次大小问题导致的错误。如果不是，则需要按照错误信息来排查错误。

调整数据批次大小

可以通过调整数据批次大小来解决上述问题。需要将批次大小调整为可以被 Worker 数量整除的大小。例如，如果有 4 个 Worker，可以将数据批次大小设为 4 的倍数，如 32，64 等等。

调整 Worker 数量

如果目前的数据批次大小无法被 Worker 数量整除，并且无法调整数据批次大小时，可以考虑调整 Worker 数量。可以增加或减少 Worker 的数量，使得数据批次大小可以均匀地分配给所有 Worker。

需要注意的是，增加 Worker 数量会增加模型的训练速度，但同时也会增加计算资源的占用。因此，在调整 Worker 数量时需要权衡资源占用和训练速度之间的关系。

使用可分割的数据集

如果数据批次大小无法被 Worker 数量整除，也无法调整 Worker 数量时，可以考虑使用可分割的数据集来解决问题。例如，使用 tf.data.Dataset.shard() 方法将数据集分成多个部分，然后在每个 Worker 中分别加载部分数据集进行训练。

需要注意的是，使用可分割的数据集可能会导致样本之间存在重叠，这可能会影响模型训练的效果。因此，在使用可分割的数据集时需要进行充分的测试和验证。

总结

当出现 “Batch size must be divisible by the number of replicas” 错误时，需要调整数据批次大小、调整 Worker 数量、使用可分割的数据集等方法进行解决。需要充分考虑资源占用和训练速度之间的关系，并对解决方法进行测试和验证。