问题一：机器学习PAI这是如何影响tf日志在使用easyrec时打印的啊？
机器学习PAI中，关于deeprec 的tf_logging._logger.propagate为false这是deeprec tf日志没有打印的原因吗？我看propagate为false的时候，日志消息禁止传播到父级记录器，这是如何影响tf日志在使用easyrec时打印的啊？
参考回答：
这个涉及到tf logging的一个机制，如root logger已经configured，那么tf_logger自己的handler也不会设置
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问题二：机器学习PAI这个是哪报出来的～想了解下可以吗？
机器学习PAI这个是哪报出来的～想了解下可以吗？就是关于Deval_method=none时
不写Deval_tables会报错的这个问题
FAILED: Failed Task parseTable:[string "function split(str, delimiter)..."]:433: bad argument #1 to 'getn' (table expected, got nil)
参考回答：
在xflow的lua代码里
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问题三：机器学习PAI在mc页面用 PAI命令改decay_steps？
机器学习PAI在mc页面用 PAI命令改decay_steps？
-Dedit_config_json='{\"train_config.optimizer_config.adamw_optimizer.learning_rate.exponential_decay_learning_rate.decay_steps\":1000}'
这样会报AttributeError: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedCompositeCo' object has no attribute 'adamw_optimizer'
参考回答：
oneof 的field不能修改
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问题四：机器学习PAI有加速eval的办法吗？
机器学习PAI有加速eval的办法吗？
参考回答：
分布式eval
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问题五：机器学习PAI两个模型离线评估对比，一般训练几天的数据？
机器学习PAI两个模型离线评估对比，一般训练几天的数据？训练天数少了，会得到相反的结果（与长期天更的两个模型效果对比）吗？
参考回答：
不好说，取决于你这两个模型到底有什么差异 
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