各位大神，想请教下机器学习PAI在flink里使用ftrl更新lr初始模型具体该怎么做？

在机器学习PAI中，要在Flink上使用FTRL算法更新LR初始模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经在Flink上设置好了运行环境，并且安装了机器学习PAI的相关依赖。

2. 导入必要的库和模块：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.python.framework import graph_util
   from tensorflow.python.tools import optimize_for_inference_lib
   from tensorflow_estimator.contrib.estimator import FtrlOptimizer
   

3. 读取初始的LR模型：

   initial_model_dir = '/path/to/initial_lr_model'  # 初始LR模型的路径
   initial_model = tf.saved_model.load(initial_model_dir)
   

4. 定义输入和输出节点的名称：

   input_node_names = ['feature']  # 输入节点的名称
   output_node_names = ['output']  # 输出节点的名称
   

5. 获取计算图的定义：

   graph_def = initial_model.signatures['serving_default'].graph.as_graph_def()
   

6. 将变量转换为常量：

   frozen_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
    initial_model,
    graph_def,
    output_node_names
   )
   

7. 进行推理优化：

   optimized_graph_def = optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference(
    frozen_graph_def,
    input_node_names,
    output_node_names,
    tf.float32.as_datatype_enum
   )
   

8. 创建FtrlOptimizer对象：

   optimizer = FtrlOptimizer(learning_rate=0.01, l1_regularization_strength=0.1, l2_regularization_strength=0.1)
   

9. 定义输入和输出张量：

   input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim], name='input_tensor')
   output_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='output_tensor')
   

10. 定义LR模型：

    logits = tf.sigmoid(tf.matmul(input_tensor, W) + b)  # 假设W和b是已经定义好的变量
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=output_tensor))
    train_op = optimizer.minimize(loss)
    

11. 定义Flink的数据源、数据处理和输出逻辑，以及Flink作业的执行流程。