人工智能平台PAI操作报错合集之version选了0.7.5并在使用learn_loss_weight时遇到报错,如何解决

简介: 阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台,旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时,可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

问题一:机器学习PAI报错怎么解决?


机器学习PAI报错怎么解决?INFO: Found applicable config definition build:dynamic_kernels in file /home/pangjun/BladeDISC_GPU/tf_community/.bazelrc: --define=dynamic_loaded_kernels=true --copt=-DAUTOLOAD_DYNAMIC_KERNELS

Loading:

WARNING: The following configs were expanded more than once: [cuda]. For repeatable flags, repeats are counted twice and may lead to unexpected behavior.

Loading:

Loading: 0 packages loaded

INFO: Build options --action_env, --compilation_mode, --copt, and 2 more have changed, discarding analysis cache.

Analyzing: 2 targets (1 packages loaded, 0 targets configured)

INFO: Analyzed 2 targets (195 packages loaded, 13606 targets configured).

checking cached actions

INFO: Found 1 target and 1 test target...

[0 / 4] [Prepa] BazelWorkspaceStatusAction stable-status.txt

WARNING: /home/pangjun/.cache/bazel/_bazel_pangjun/a92cb0e935d0b101686941713fa06780/external/org_disc_compiler/mlir/disc/BUILD:2133:8: input 'mlir/disc/cutlass' to @org_disc_compiler//mlir/disc:cutlass_header_preprocess is a directory; dependency checking of directories is unsound

[6,483 / 8,118] Compiling llvm/lib/Transforms/Vectorize/SLPVectorizer.cpp; 0s local, remote-cache ... (191 actions, 190 running)

[6,483 / 8,118] Compiling llvm/lib/Transforms/Vectorize/SLPVectorizer.cpp; 1s local, remote-cache ... (192 actions running)

[6,485 / 8,118] Compiling llvm/lib/Transforms/Vectorize/SLPVectorizer.cpp; 2s local, remote-cache ... (191 actions, 190 running)

ERROR: /home/pangjun/.cache/bazel/_bazel_pangjun/a92cb0e935d0b101686941713fa06780/external/org_disc_compiler/mlir/disc/BUILD:2133:8: Executing genrule @org_disc_compiler//mlir/disc:cutlass_header_preprocess failed: (Exit 2): bash failed: error executing command (from target @org_disc_compiler//mlir/disc:cutlass_header_preprocess) /bin/bash -c ... (remaining 1 argument skipped)

cc1plus: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory 这个需要怎么设置环境变量能让他找到 conda 环境里的cuda runtime?


参考回答:

对一下这里通过 nvcc 找到的路径或者在 L30 上直接加一下conda cuda的路径试试


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582111



问题二:机器学习PAI报错是TensorFlow 有什么办法能enable呀?


机器学习PAI报错是TensorFlow job failed immediately after re-launching, since failover is disabled by configuration,有什么办法能enable呀?


参考回答:

-DautoEnablePsTaskFailover=true -DuseSparseClusterSchema=true


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582284



问题三:机器学习PAI version如果选了0.7.5现在推荐用哪个版本呢?


机器学习PAI version如果选了0.7.5

在用learn_loss_weight 时会报

File "/worker/tensorflow_jobs/easy_rec/python/model/multi_task_model.py", line 192, in get_learnt_loss

raise ValueError('Unsupported loss weight strategy: ' + strategy.Name)

AttributeError: 'int' object has no attribute 'Name' ? 我看pai上现在还不能用0.6.3,那现在推荐用哪个版本呢?


参考回答:

loss_weight_strategy: Uncertainty 加在与losses平级的地方


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https://developer.aliyun.com/ask/580114



问题四:机器学习PAI easyrec 多分类的probs 输出类型是什么呢?


机器学习PAI easyrec 多分类的probs 输出类型是什么呢?官方文档里写的是string, 但是一直报错说类型不对

预测的时候-Doutput_cols='probs string,probs_y double,y bigint', 会报错_common_io.UserException: table/table_record_data.cpp(171): UserException: Value type does not match the column type. Column index: 5, Column type: string, and cast error:Unable to cast Python instance to C++ type (compile in debug mode for details)


参考回答:

float试试

或者double试试

如果多分类是3,应该是num_class :3 。但是很少用。

https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/models/multi_cls.html 


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577018



问题五:机器学习PAI 中,出现这个报错是什么原因?


"机器学习PAI 中,出现这个报错是什么原因?

Exception in thread QueueRunnerThread-dummy_queue-sync_token_q_EnqueueMany:

CancelledError: Step was cancelled by an explicit call to Session::Close()."


参考回答:

这个错误信息表示在运行机器学习PAI的过程中,某个步骤被显式地通过调用Session::Close()方法取消了。这通常是因为在训练过程中,用户手动关闭了会话或者停止了训练过程。

为了解决这个问题,您可以尝试以下几种方法:

  1. 检查代码中是否有显式地调用Session::Close()方法来停止训练。如果有,请删除或注释掉这些代码行。
  2. 如果您是在Jupyter Notebook或其他交互式环境中运行代码,尝试重新启动内核(Kernel)并重新运行代码。有时候,重启内核可以解决一些临时的问题。
  3. 如果问题仍然存在,您可以尝试查看PAI的官方文档或社区支持,看看是否有其他人遇到了类似的问题,并找到了解决方案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580110

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