yarn群集上的deeplearning4j失败

可能是由于以下原因导致的：

1. 资源不足：yarn群集上的资源可能不足以支持deeplearning4j的运行。这可能包括内存、CPU等资源的限制。在这种情况下，可以尝试增加群集的资源配额或者优化deeplearning4j的配置，以减少资源消耗。
2. 依赖冲突：deeplearning4j可能依赖于其他库或框架，而这些依赖可能与yarn群集中的其他应用程序或库存在冲突。解决这个问题的方法是检查依赖关系，并确保所有依赖的版本兼容。
3. 网络问题：deeplearning4j可能需要从外部下载模型、数据或依赖库。如果yarn群集的网络连接存在问题，这可能导致deeplearning4j的失败。确保群集的网络连接正常，并且可以访问所需的资源。
4. 配置错误：deeplearning4j的配置可能存在错误，导致其无法在yarn群集上正确运行。检查配置文件，确保所有必要的参数正确设置，并且与群集环境相匹配。

对于解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 调整资源配额：增加yarn群集的资源配额，以确保deeplearning4j有足够的资源进行运行。
2. 检查依赖关系：检查deeplearning4j的依赖关系，并确保与yarn群集中的其他应用程序或库没有冲突。可以尝试升级或降级依赖的版本，以解决冲突问题。
3. 检查网络连接：确保yarn群集的网络连接正常，并且可以访问deeplearning4j所需的资源。如果有必要，可以配置代理或者使用其他网络连接方式。
4. 检查配置文件：仔细检查deeplearning4j的配置文件，确保所有必要的参数正确设置，并且与yarn群集的环境相匹配。可以参考deeplearning4j的官方文档或者社区支持来获取更多关于配置的信息。

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