关于tensorflow运行时Optimization loop failed: Cancelled: Operation was cancelled的warning疑问

Question

关于tensorflow运行时Optimization loop failed: Cancelled: Operation was cancelled的warning疑问

用的是tensorflow2.6.0

同一套代码，在A机子不出现，但B机子出现。

在注释掉代码tf.config.run_functions_eagerly(True)后便会开始偶尔性的发出如上warning。
时而不发生

时而发生

加回代码tf.config.run_functions_eagerly(True)后便不再有问题

然而
同样的代码，在另一台机子上便不再发生

现在不知道这是咋回事，也不知道该怎么办才能消除这个问题

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

这个警告Optimization Loop failed: Cancelled: Operation was cancelled通常与TensorFlow的数据集读取有关，特别是在多线程数据加载的情况下。这可能是由于数据集读取过程中某些操作被取消，导致了这个错误提示。在某些情况下，当尝试在训练过程中并行处理数据时，可能会因为资源限制、网络延迟或者其他原因导致任务被取消。

从你提供的信息来看，你已经发现将tf.config.run_functions_eagerly(True)注释掉可以暂时解决这个问题，这表明可能是在开启 eager execution（即动态图执行）时，数据加载的优化策略产生了冲突。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查数据集：确保你的数据集是有效的，并且没有空值或者格式错误。错误的数据可能导致数据读取过程中的异常。

2. 调整数据加载参数：在创建数据集时，看看是否可以调整数据加载的参数，例如减少tf.data.Dataset.map()函数的并发数。你可以在创建数据集时设置num_parallel_calls参数，将其设为较小的值，比如1，看是否能改善问题。

train_dataset = train_dataset.map(preprocess_data, num_parallel_calls=1)

1. 使用不同的数据加载方法：试试看使用其他数据加载方式，比如使用numpy数组而不是Dataset对象，或者使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()方法。

2. 更新TensorFlow版本：尽管你提到在另一个机器上没有问题，但是有时候不同版本的TensorFlow对数据加载的处理方式有所不同，所以尝试升级到最新版的TensorFlow也可能解决问题。

3. 排查GPU资源：如果你在使用GPU进行训练，确认GPU资源没有被过度分配。过多的任务竞争GPU资源可能会导致任务被取消。可以监控GPU的使用情况，确保没有过载。

4. 异步加载：如果问题依然存在，尝试使用异步数据加载技术，例如tf.data.Dataset.interleave()，它允许更细粒度的控制数据加载。

5. 日志和调试：增加更多的日志输出，以便更好地定位问题发生的上下文。这可以帮助你了解是否在特定的模型操作或者数据预处理阶段出现问题。

如果你的问题仍然存在，那么可能需要更详细的代码示例以及环境配置信息，才能提供更具针对性的建议。不过上述步骤应该能帮你排除一些常见问题。