Dl4j使用Spark分布式训练指定CPU后端训练

小灰灰 2022-05-31 06:28 201阅读 0赞

# Dl4j使用Spark分布式训练指定CPU后端训练 #

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## 问题描述 ##

1、打包dl4j应用程序，使用`spark-submit`在spark集群上分布式运行；  
示例提交命令：

spark-submit --class cn.nd4jonSpark.Nd4jTest  
        --master spark://storm6:7077     --deploy-mode client     --driver-memory 4g     --executor-memory 2g hdfs://ns1/spark_lib/Nd4jTestOnMllib-0.0.1-SNAPSHOT.jar > ../logs/err.log

2、Spark分布式集群上均无英伟达显卡，并且没有安装cuda；  
3、dl4j应用打包中的pom文件，已经指定backend为`nd4j-native-platform`

但是在运行Spark分布式运行的时候，回去默认寻找cuda后端，尝试使用显卡进行分布式训练，导致报错：

WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, 10.100.2.10 , executor 8): java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.nd4j.linalg.factory.Nd4j
            at org.nd4j.Nd4jRegistrator.registerClasses(Nd4jRegistrator.java:20)
            at org.apache.spark.serializer.KryoSerializer$$anonfun$newKryo$6.apply(KryoSerializer.scala:135)
    
    ....
    
    Caused by: java.lang.RuntimeException: No CUDA devices were found in system

## 解决方案 ##

在官方文档 [https://deeplearning4j.org/cn/gpu][https_deeplearning4j.org_cn_gpu] 中提到两个属性  
![QQ截图20180209162358.png-51.7kB][QQ_20180209162358.png-51.7kB]

这两个属性会决定dl4j应用程序使用什么样的后端进行模型的训练。

编辑 `/spark/conf/spark_env.sh` 文件，修改其中的环境变量(使用ssh将该文件传输到每一个worker机器上，更改其文件配置)：

export BACKEND_PRIORITY_CPU=110
    export BACKEND_PRIORITY_GPU=0

让`BACKEND_PRIORITY_CPU`的值大于`BACKEND_PRIORITY_GPU`，就可以指定分布式集群中的每一个worker节点都是用CPU后端进行训练。

**由群友 @赵彦辉-大连 发现并提供解决方案**

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更多文档可以查看 [https://github.com/sjsdfg/deeplearning4j-issues][https_github.com_sjsdfg_deeplearning4j-issues]。  
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[https_deeplearning4j.org_cn_gpu]: https://deeplearning4j.org/cn/gpu
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[https_github.com_sjsdfg_deeplearning4j-issues]: https://github.com/sjsdfg/deeplearning4j-issues