分发tensorflow : supervisor未初始化？
分发 TensorFlow 是指将 TensorFlow 模型部署到分布式环境中进行训练或推理的过程。在分布式 TensorFlow 中，Supervisor 是一个用于管理 TensorFlow 计算图和会话的工具。
当出现 "supervisor未初始化" 的错误时，可能是由于以下原因导致的：
- 代码中未正确初始化 Supervisor 对象：在使用 Supervisor 之前，需要先创建一个 Supervisor 对象并进行初始化。可以使用
tf.train.Supervisor()函数创建 Supervisor 对象，并在训练过程中使用supervisor.managed_session()来管理会话。 - TensorFlow 版本不兼容：Supervisor 在不同的 TensorFlow 版本中可能有所不同。如果代码是在较新的 TensorFlow 版本中编写的，而你使用的是较旧的 TensorFlow 版本，则可能会出现 "supervisor未初始化" 的错误。请确保你的 TensorFlow 版本与代码兼容。
- 环境变量或依赖项配置错误：Supervisor 可能依赖于其他库或环境变量。请确保你的环境中已正确配置所有必需的依赖项，并且环境变量设置正确。
针对这个问题，可以尝试以下解决方法：
- 确保代码中正确初始化了 Supervisor 对象，并在训练过程中使用
supervisor.managed_session()来管理会话。 - 检查 TensorFlow 版本是否与代码兼容，如果不兼容，则尝试升级或降级 TensorFlow 版本。
- 检查环境变量和依赖项配置是否正确，确保所有必需的依赖项已正确安装并设置正确的环境变量。
如果你正在使用腾讯云进行分发 TensorFlow，可以考虑使用腾讯云的 AI 引擎服务，该服务提供了 TensorFlow 的分布式训练和推理能力。你可以通过腾讯云 AI 引擎的官方文档了解更多相关信息：腾讯云 AI 引擎。
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# The supervisor<
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File "/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/supervisor.py", lin
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2017-09-08 17:15:26,013信息生成: pid 3
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tf.app.flags.DEFINE_string("ps_
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()
stop_grace_period_secs=self./python/training/supervisor.py", line
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.,
) install_requires=['numpy', 'tensorflow' or 'tensorflow-gpu']
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