系统信息
- 您正在使用的模型的顶级目录是什么：对象检测
- 我是否编写了自定义代码(而不是使用TensorFlow中提供的股票示例脚本(：否
- 操作系统平台和发行版(例如Linux Ubuntu 16.04(：Centos 7.5
- TensorFlow安装自(源或二进制(：源
- TensorFlow版本(使用下面的命令(：1.9.0
- Bazel版本(如果从源代码编译(：0.19
- CUDA/cuDNN版本:9.0
- GPU型号和内存：Titan 1080 Ti/8G
- 复制的确切命令：否
- 分布式环境：2台机器，每台8个GPU
描述问题
我想进行一个关于物体检测的分布式训练。首先，我只需在命令中设置"TF_CONFIG"就可以运行文件"model_main.py"，它运行得很顺利。这是进行分布式培训的正确方法吗？但这种方式似乎是一种异步训练。为了运行同步训练，我将"RunConfig"配置为blow，正如它在Distribution Strategy：中提到的那样
config = tf.estimator.RunConfig(train_distribute=tf.contrib.distribute.CollectiveAllReduceStrategy())
据报道：
属性错误："module"对象没有属性"CollectiveAllReduceStrategy"。tensorflow对象检测支持分布式策略吗？如果是，使用或不使用分销策略有什么区别？如果没有，是否有其他方式进行同步训练？
您应该更新tensorflow版本>=1.11