机器学习PAI常见问题之本地运行深度学习训练和预测的测试代码时报错如何解决

问题一：机器学习PAI的alink支持flink1.14.3版本吗？

机器学习PAI的alink支持flink1.14.3版本吗？

参考回答：

机器学习PAI的alink支持flink1.14.3版本。

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问题二：机器学习PAI本地运行深度学习训练和预测的测试代码时报如图错误怎么处理？

机器学习PAI本地运行深度学习训练和预测的测试代码时报如图错误怎么处理？

参考回答：

根据提供的错误信息，可以看出这是一个与Apache Flink相关的错误。具体来说，错误代码为0x086008000001003，表示在执行Elink时出现了错误。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查依赖项：确保你的项目中包含了正确的依赖项，并且版本与Flink的要求相匹配。可以查看官方文档或社区讨论以获取最新的依赖项信息。
   
2. 检查配置：检查你的Flink配置文件是否正确设置。确保所有必要的参数和路径都正确配置，并且与你的环境和数据源相匹配。
   
3. 调试代码：仔细检查你的代码，特别是涉及到Flink操作的部分。确保你正确地使用了Flink的API和函数，并且没有逻辑错误或语法错误。
   
4. 查找解决方案：如果以上步骤都没有解决问题，可以在Flink的官方文档、社区论坛或GitHub仓库中搜索类似的问题和解决方案。其他开发者可能已经遇到了类似的问题，并提供了解决方法。
   
5. 寻求帮助：如果你仍然无法解决问题，可以考虑向Flink的开发者或社区成员寻求帮助。你可以在官方邮件列表、Stack Overflow等平台上提问，并提供尽可能详细的错误信息和上下文。
   

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问题三：机器学习PAI引用akdl三方库的flink-ml-framework,请问该库是否支持微软系统？

机器学习PAI引用akdl三方库的flink-ml-framework,请问该库是否支持微软系统

参考回答：

flink-ml-framework支持微软系统。

Apache Flink ML是一个机器学习库，它提供了一套API和基础架构，用于构建易于使用、高性能、低延迟的机器学习算法库。Flink ML旨在支持流处理和批处理统一的机器学习算法开发，并且设计了面向实时机器学习的API和迭代引擎。由于Apache Flink本身是一个开源的流处理框架，它支持在多种平台上运行，包括Windows系统。因此，作为基于Apache Flink的机器学习库，flink-ml-framework也应该能够在微软系统上运行。

此外，为了确保在特定系统上的兼容性，建议查看官方文档或社区讨论，以获取最新的安装和使用指南。同时，也可以考虑联系库的维护者或社区成员，以获取更具体的支持和帮助。

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问题四：机器学习PAI embedding_name 是要共享emb的那个特征名吗？

机器学习PAI embedding_name 是要共享emb的那个特征名吗？

参考回答：

是的

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问题五：机器学习PAI类别特征emb共享给kv特征这样写有问题吗？

如果我一个类别特征

feature_configs {

input_names: "cate_1"

feature_type: TagFeature

embedding_dim: 4

hash_bucket_size: 90

separator: "|"

combiner: "mean"

embedding_name: "cate_1"

}

feature_configs {

input_names: "kv_1"

feature_type: TagFeature

embedding_dim: 4

hash_bucket_size: 90

separator: "|"

kv_separator: ":"

combiner: "mean"

embedding_name: "cate_1"

}

机器学习PAI类别特征emb共享给kv特征这样写有问题吗？

参考回答：

没有问题

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