问题一：帮忙看下机器学习PAI torchscript模型部署报错的问题哈?
帮忙看下机器学习PAI torchscript模型部署报错的问题哈? 
参考答案：
Pytorch版本选低了
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问题二：机器学习PAI我这里主要是features这里没配sequence_combiner会报错？
机器学习PAI我这里主要是features这里没配sequence_combiner会报错？ features {
input_names: "clk_gid_list"
feature_type: SequenceFeature
embedding_name: "gid"
embedding_dim: 8
hash_bucket_size: 1000000
separator: "^C"
sequence_combiner: {
text_cnn: {
filter_sizes: [2,3,4]
num_filters: [16,8,8]
}
}
}
参考答案：
根据您提供的代码片段，您在配置PAI的机器学习任务时遇到了问题。具体来说，您在features部分没有指定sequence_combiner，这可能导致报错。
要解决这个问题，您可以按照以下步骤进行操作：
- 首先，确保您已经正确导入了所需的库和模块。
- 然后，检查您的代码中是否存在拼写错误或语法错误。
- 接下来，确保您在
features部分正确地指定了sequence_combiner参数。根据您提供的代码片段，您应该将sequence_combiner设置为一个字典，其中包含一个名为text_cnn的键，该键对应一个包含filter_sizes和num_filters的字典。 - 最后，确保您的代码中没有其他错误或遗漏的部分。
下面是一个示例代码，展示了如何正确配置PAI的机器学习任务中的features部分：
from pprint import pprint # 定义特征配置 features = { "input_names": "clk_gid_list", "feature_type": "SequenceFeature", "embedding_name": "gid", "embedding_dim": 8, "hash_bucket_size": 1000000, "separator": "^C", "sequence_combiner": { "text_cnn": { "filter_sizes": [2, 3, 4], "num_filters": [16, 8, 8] } } } # 打印特征配置 pprint(features)
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问题三：机器学习PAI可以不配置sequence_combiner吗？
机器学习PAI把SequenceFeature直接送入BST模块，但发现未配置sequence_combiner会报错，可以不配置sequence_combiner吗？
参考答案：
不可以，必须配置sequence_combiner，否则会报错。根据已知信息中的解答，如果未配置sequence_combiner参数，系统将使用combiner参数的默认值（sum）作为组合方式。因此，用户必须配置sequence_combiner参数以避免报错。
SequenceFeature 送入 BST模块，不能够配置sequence_combiner
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问题四：咨询下机器学习PAI，可以不配置sequence_combiner吗？
咨询下机器学习PAI，想把SequenceFeature直接送入BST模块，但发现未配置sequence_combiner会报错，可以不配置sequence_combiner吗（配置这个网络多了一个输出）？
参考答案：
看 
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问题五：请教一下机器学习PAI，我模型部署的时候报这个错，麻烦问一下如何解决？
请教一下机器学习PAI，我模型部署的时候报报错 Fail to load model，麻烦问一下如何解决？谢谢
参考答案：
模型里面这个特征：lookup__ua_conv_7d 应该是有问题的,这个 config 是对应模型的 config 吗，可以再检查一下或者直接拿出模型路径里面的 pipeline.config 确认一下。主要是我看 config 里面，这个特征 ua_conv_7d 和 别的特征没有什么不同，但是看报错却报了这个特征的错误。
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