机器学习PAI-tf的自定义op怎么办呢？

在机器学习PAI中，如果需要使用自定义操作（Op），可以参考以下步骤：

1. 首先，编写Python op算子或函数以实现你的计算逻辑。这是推荐的方式，因为它可以利用TensorFlow原生的op算子及其依赖关系。

2. 接下来，在训练脚本或配置文件中使用TensorFlow的相关API来加载和使用自定义操作。确保在模型构建过程中正确引用和使用自定义操作。

3. 为了验证自定义操作的正确性，可以创建测试程序。例如，可以在tensorflow/python/kernel_tests/目录下创建一个测试文件，如zero_out_op_test.py，并编写相应的测试代码。

4. 如果你的自定义操作是基于C++实现的，需要在C++代码中包含相应的头文件，并在其中声明用户自定义Op。例如，可以使用#include "tensorflow/cc/ops/user_ops.h"进行声明。

5. 最后，将自定义操作编译为so库，并在Python代码中使用tf.load_op_library()方法加载它。例如，可以在/custom-op/tensorflow_zero_out/python/ops/目录下给出一个简单的测试文件，内容如下：

   import tensorflow as tf
   zero_out_module = tf.load_op_library('_zero_out_ops.so')
   print(zero_out_module.zero_out( [[1, 2], [3, 4]]).numpy())
   

   运行这段代码，可以看到custom op的效果。