在机器学习PAI过程中用编译GPU版本编译deeprec提示这个错误，编译GPU版本，怎么解决？？

这个错误提示可能是GPU版本编译DeepRec时缺少依赖导致的。你可以尝试按照以下步骤解决该问题：

检查是否安装了CUDA和cuDNN。在使用GPU进行深度学习训练时，需要安装CUDA和cuDNN并正确配置相关环境变量。你可以检查是否已经正确地安装和配置了这些组件。

检查TensorFlow版本和DeepRec代码是否兼容。确保你正在使用与DeepRec代码兼容的TensorFlow版本。有时候，DeepRec的某些版本可能只支持特定版本的TensorFlow库，因此建议检查一下DeepRec的文档或者代码中是否有关于TensorFlow版本的说明。

更新TensorFlow和DeepRec代码。如果当前使用的TensorFlow和DeepRec版本过旧，则可能会出现编译错误。你可以尝试更新TensorFlow和DeepRec的代码以最新版本来解决问题。

确认PAI训练环境是否支持GPU。确认PAI训练环境是否支持GPU。如果不支持GPU，那么你需要将代码修改为CPU版本。否则，如果确实支持GPU，请检查你的运行脚本是否正确设置了--gpu参数。

如果以上方法无法解决问题，建议检查你所使用的深度学习框架的官方文档、日志或者向社区提问以获得更具体的解答。

这个错误信息表明编译GPU版本的DeepRec模型时出现编译错误，导致编译后生成的文件不完整或无效。这可能是因为您的CUDA或cuDNN版本与DeepRec要求的不兼容，或者是编译环境配置问题。

建议您按照以下步骤逐一排查该问题：

1. 确认您的CUDA和cuDNN版本是否符合DeepRec的要求。具体版本要求可查阅相关文档或网站。如果版本不匹配，则会导致编译过程失败。

2. 确认您的编译环境配置是否符合DeepRec的要求。具体要求也可查阅相关文档或网站。例如，您需要安装TensorFlow、CUDA、cuDNN等依赖库，并且配置好环境变量等。

3. 检查DeepRec源代码是否存在问题。建议您重新下载或从GitHub上拉取最新版本的DeepRec源代码，并重新编译。

4. 确认您的机器学习PAI环境是否已正确安装相关软件包和依赖库。如您使用的是机器学习PAI开箱即用的环境，建议您尝试重新创建新的环境并安装必要的软件包。如配置环境时需要调整资源，可以参考https://help.aliyun.com/document_detail/63654.html的步骤指引。

清除Bazel缓存并重新编译。```js bazel clean --expunge