我正在尝试在自定义数据上训练DeepLab模型。我正在使用官方Github repo-link上提供的TensorFlow代码。我可以使用单个GPU训练该模型，但是当我在8个GPU（使用--num_replicas=8 and --num_ps_tasks=4）上训练该模型时，会在多个操作上引发以下错误。
InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：无法为操作“ logits / semantic / biases / Momentum”分配设备：操作已明确分配给/ job：ps / task：2 / device：CPU：0，但可用设备是[/ job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0，/ job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：GPU：0，/ job：localhost /副本：0 /任务： 0 /设备：GPU：1，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU：2，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU：3，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU：4，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU：5，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU ：6，/ job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：GPU：7]。确保设备规格引用的是有效设备。 [[节点：logits /语义/偏见/动量= VariableV2_class = [“ loc：@ logits / semantic / biases”]，container =“”，dtype = DT_FLOAT，shape = [3]，shared_name =“”，_ device =“ / job：ps / task：2 / device：CPU：0“]]
我们可以看到，分配的设备名称与实际名称不同。培训脚本中没有任何可更改设备名称或显式分配设备的代码段。我认为苗条在后端做到这一点。无论如何，我无法弄清楚这里出了什么问题。任何建议将不胜感激。