Apply gradients with distributed_shampoo fails

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python, tensorflow
Área
backend, machine-learning

Línea de trabajo

The traceback points to lingvo/core/distributed_shampoo.py, in _create_slots around line 336, where a TensorFlow variable is used as a dictionary key. Start by reading that method and the TensorFlow 2.7 variable hashing behavior described by the error. Confirm the failure with the reported apply_gradients() call; done means distributed shampoo applies gradients successfully with TensorFlow 2.7.1.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hello,

I am trying to run distributed shampoo implemented in lingvo. I have the compatible tensorflow version with lignvo.

Python 3.8.12 | packaged by conda-forge | (default, Oct 12 2021, 21:59:51)
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.7.1'
>>>

But when I do opt.apply_gradients(), it throws an error about tf.variable being unhashable. apply_gradients() works fine with other optimizers.

File "program.py", line 177, in train_step
  optimizer.apply_gradients(
File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow2_p38/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 605, in apply_gradients
  self._create_slots(var_list)
File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow2_p38/lib/python3.8/site-packages/lingvo/core/distributed_shampoo.py", line 336, in _create_slots
  self._partitioner_metadata[v] = TensorPartitioner.partition_metadata(
File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow2_p38/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py", line 1085, in __hash__
  raise TypeError(
TypeError: Variable is unhashable. Instead, use variable.ref() as the key. (Variable: <tf.Variable 'conv2d_23/kernel:0' shape=(7, 7, 8, 32) dtype=float32, numpy=
array([[[[-6.29460454e-01, -4.73986834e-01, -3.37867022e-01, ...,
         5.98385096e-01, -1.81423143e-01,  4.59209830e-02],
       [ 1.96352646e-01, -1.11289904e-01,  3.36863637e-01, ...,

Appreciate any help to fix the issue.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.9k
Forks
452
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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