机器学习PAI这里的model_path应该填哪个path呢？

在 tensorflow 的接口里面，model_dir 和 checkpoint_path 一般不等价，model_dir 里面除了 checkpoint path, 还会有计算图和其它元数据，所以一般不能用 checkpoint_path 来代替 model_dir 。

这个地方的 Dconfig 应该使用你 model_dir 里面的那个 pipeline.config, 这个 pipeline.config 里面有 model_dir 这个信息，这样的话你可以直接按文档来：https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/export.html

如果你的 config 没有 model_dir 的信息，没有的话就需要手动指定一下参数 Dmodel_dir, 原因是虽然同时有 model_dir 和 checkpoint_path 的时候我们会用 checkpoint_path 来加载 checkpoint (见代码：https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/main.py#L772), 但是在加载 checkpoint 之前会有一个建立 estimator 的操作 (见代码：https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/main.py#L763)，这个操作复用了 tensorflow 的 api, 里面会要求传入 config.model_dir, 然后如果为空的话 tensorflow 的这个接口会报错 (见代码：https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/main.py#L137)。

所以最后总结，最好直接用 model_dir 里面的 pipeline_config, 可以直接按文档来：https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/export.html ，如果你的 config 里面没有的话最好在 config 里面写上 model_dir 或者指定 Dmodel_dir 。然后在 tensorflow 里面认为 model_dir 和 checkpoint_path 不等价，整个导出的过程不只是有加载 checkpoint 这一个操作，还会有别的操作需要用到 model_dir 。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在使用机器学习PAIexport过程中，优先使用ckpt_path的方式来定位模型，如果ckpt_path没有指定，则会自动搜索model_path。如果model_path没有指定，那么可能会出现报错的情况。
在这种情况下，需要确保model_path指向正确的模型文件路径。可以通过在命令行中指定模型文件路径的方式来解决这个问题。具体方法如下：

pai export -model_path <model_path> --ckpt_path <ckpt_path>

model_path是模型文件路径，ckpt_path是模型的ckpt路径。如果您不确定模型的ckpt路径，可以通过pai提供的功能来查看ckpt路径

pai info --job <job_name> --field ckpt

---人工智能平台 PAITensorFlow服务请求构造文档

在机器学习PAI中，export过程确实会优先使用ckpt_path参数指定的检查点路径。如果ckpt_path没有设置或者找不到对应的文件，它会尝试使用model_path参数指定的模型路径。

如果您的代码报错，并且您确认没有设置model_path参数，那么可能的原因有：

1. 模型未保存：

   • 确保您的模型已经成功训练并保存到某个位置。
   • 检查您的代码以确保正确地调用了保存模型的函数。

2. 路径错误：

   • 如果模型已保存，但仍然遇到问题，请检查model_path参数值是否正确。
   • 确保路径是绝对路径，且包含文件名和扩展名（例如.ckpt、.h5等）。

3. 权限问题：

   • 确保当前用户具有读取保存模型的文件或目录的权限。

4. 依赖库版本问题：

   • 确保使用的库版本与保存模型时使用的版本相同，否则可能会出现兼容性问题。

5. 环境问题：

   • 在不同的环境中运行代码可能会导致问题。确保所有必要的库和依赖项都已安装并且版本正确。

6. 临时文件丢失：

   • 有时，由于系统清理或其他原因，临时文件可能会被删除。在这种情况下，您需要重新训练和保存模型。

要解决这个问题，请按照以下步骤进行：

1. 检查模型保存情况：

   • 确保您的模型已经成功训练并保存到了正确的路径。

2. 验证路径信息：

   • 检查model_path参数的值是否正确，包括路径、文件名和扩展名。

3. 检查权限和依赖项：

   • 确保有足够的权限访问保存模型的文件，并且所需的库和依赖项已经正确安装。

4. 联系技术支持：

   • 如果问题持续存在，建议联系阿里云的技术支持团队寻求帮助。