The same RecvTensor (GrpcWorker) request was received twice

tensorflow1.15.5+python3.8/3.7训练深度强化学习算法时报错
该算法采用多进程分布式训练架构，包含1个ps，两个worker，在其中一个worker训练网络时每当遇到第2次
sess.run()会话运行时就报错，报错信息为


tensorflow.python.framework.errors_impl.AbortedError: From /job:train/replica:0/task:0:
The same RecvTensor (GrpcWorker) request was received twice. step_id: 105411384561817065 rendezvous_key: "/job:ps/replica:0/task:0/device:GPU:0;9d0efc4e4612caec;/job:train/replica:0/task:0/device:GPU:0;edge_206_pred_0/d1/bias/read;0:0" request_id: 7357696461822534118
Additional GRPC error information:
{"created":"@1686189090.458307545","description":"Error received from peer","file":"external/grpc/src/core/lib/surface/call.cc","file_line":1039,"grpc_message":"The same RecvTensor (GrpcWorker) request was received twice. step_id: 105411384561817065 rendezvous_key: "/job:ps/replica:0/task:0/device:GPU:0;9d0efc4e4612caec;/job:train/replica:0/task:0/device:GPU:0;edge_206_pred_0/d1/bias/read;0:0" request_id: 7357696461822534118","grpc_status":10}
     [[{{node pred_0/d1/bias/read}}]]

算法详细架构见https://github.com/mrahtz/learning-from-human-preferences

这个错误通常表示在多进程分布式训练架构中，两个工作节点（worker）之间的通信出现了问题。具体来说，错误信息中指出了相同的RecvTensor请求被接收了两次，这导致了AbortedError错误。

这种错误可能有几种可能的原因：

  1. 网络通信问题：可能是由于网络问题或通信中断导致的。你可以检查网络连接是否正常，确保所有的节点可以正常通信。

  2. TensorFlow版本不兼容：TensorFlow 1.15.5和Python 3.8/3.7的组合可能存在兼容性问题。你可以尝试降低TensorFlow的版本，或者升级Python版本以查看是否可以解决问题。建议使用TensorFlow官方推荐的版本与Python版本进行配合使用。

  3. 训练代码中的错误：错误可能源于你的训练代码中。你可以仔细检查训练代码，确保正确处理了多进程分布式训练的设置和通信。

以下是一些可能的解决方案：

  • 确保网络连接正常，并尝试重启相关的节点和服务。

  • 更新或降低TensorFlow版本，以及升级或降级Python版本，以获得更好的兼容性。

  • 仔细检查训练代码，确保正确设置了多进程分布式训练，并处理了相关的通信。

  • 尝试在单个工作节点上运行代码，以排除分布式训练造成的问题。

这个错误是由于在使用分布式训练架构时，tensorflow收到了两次相同的RecvTensor请求导致的。这可能是由于网络通信或并发操作等问题引起的。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方面的调整：

  1. 检查你的代码和配置是否正确设置了分布式训练框架。确保每个进程的角色（ps或worker）和任务索引（task index）正确分配。

  2. 确保你使用的tensorflow版本与你的python版本兼容，并且正常安装了所有依赖项。

  3. 查看你的网络连接，确保网络通畅和稳定。如果网络有问题，可能会导致消息重复发送。

  4. 尝试调整并发操作相关的参数，比如训练过程中的线程数、队列缓冲大小等，以确保各个操作能够顺利执行。

  5. 如果你使用的是GPU进行训练，请确保你的CUDA和cuDNN版本与tensorflow兼容，并且驱动程序正确安装。

  6. 如果仍然遇到问题，可以尝试使用单进程单机训练来排除分布式训练架构引起的问题，逐步排查。

值得注意的是，该错误信息提到了pred_0/d1/bias/read节点。你也可以检查一下你的模型定义和计算图是否存在问题，可能改变某些操作或节点的顺序、命名等可以解决该错误。