机器学习PAI feature_column_v2里面，这个函数在哪里啊？

feature_column_v2 是阿里云机器学习平台 PAI 提供的一个 Python 模块，旨在为用户提供更加强大、灵活和易用的特征列构建工具。

要使用 feature_column_v2，首先需要在 Python 代码中导入该模块，例如：

from pai.tf.feature_column_v2 import *

这样就可以使用 feature_column_v2 中提供的各种特征列类和函数了，例如：

categorical_column = embedding_column(
    categorical_column=hashing_column(
        key='color',
        hash_bucket_size=1000),
    dimension=10)

feature_column_v2 模块仅可在阿里云机器学习平台上的 TensorFlow 分布式任务中使用，无法在本地或其他环境中运行。如果您正在使用阿里云机器学习平台 PAI，并且想要使用 feature_column_v2，可以在您的任务脚本中导入该模块并进行调用。

问题一：机器学习PAI feature_column_v2里面，variable_scope.get_embedding_variable() get_embedding_variable这个函数在哪里啊？

根据您提供的信息，variable_scope.get_embedding_variable()函数通常用于获取embedding变量。这个函数是在TensorFlow的tf.compat.v1.variable_scope模块中定义的，在TensorFlow 2.0及以上版本中被弃用。

在TensorFlow 2.0及以上版本中，可以使用tf.keras.layers.Embedding层来代替embedding变量的创建和管理，而无需使用variable_scope.get_embedding_variable()函数。如果您使用的是TensorFlow 1.x版本，可以在TensorFlow官方文档中查找variable_scope.get_embedding_variable()函数的详细说明和用法。

问题二：这个tf是哪个版本啊？我只在deeprec下面tf里面看到了

根据您提供的信息，"tf"可能指的是TensorFlow的缩写。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护，提供了丰富的API和工具，支持多种机器学习任务和应用场景。

根据您提供的信息，"deeprec"可能指的是DeepRec项目，它是一个基于TensorFlow实现的开源推荐系统框架。在DeepRec项目中，TensorFlow被用作主要的机器学习框架，并提供了丰富的API和工具来简化推荐系统的开发和实现。

TensorFlow的版本通常可以在代码中或者命令行中查看。例如，在Python代码中可以使用"import tensorflow as tf; print(tf.version)"来获取TensorFlow的版本信息。在命令行中可以使用"pip show tensorflow"来查看已安装的TensorFlow包的版本信息。

针对问题一的回答：在tensorflow里面 针对问题二的回答：这个只在deeprec或者pai-tf里面有，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”