机器学习PAI因为不用EAS推理，自己推理，所以这个自定义op的so load起来有些问题。现在考虑实在不行就换回社区版tf 我记得DLC好像很贵？
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如果你在使用机器学习PAI时遇到自定义OP的SO加载问题，可以尝试以下解决方法： a. 确保你的自定义OP编译生成的SO文件与TensorFlow版本兼容。 b. 检查SO文件的路径是否正确，并确保在运行时能够被找到。 c. 如果问题依然存在，考虑使用社区版TensorFlow。关于DLC的价格问题，你可以联系阿里云的销售人员获取最新的定价信息。
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阿里云机器学习PAI确实支持自定义算法的封装，您可以在训练脚本或配置文件中使用TensorFlow的相关阿里云机器学习PAI确实支持自定义算法的封装，您可以在训练脚本或配置文件中使用TensorFlow的相关API来加载和使用自定义操作。此外，您还可以使用Python开发自定义Processor文件，结合模型文件在本地调试后分别上传至OSS，再在部署时选择对应的Processor。
关于自定义op的so load问题，确实可能因为PAI不使用EAS推理而自推理导致的。如果这个问题无法解决并且对您的工作造成影响，那么考虑换回社区版TF是一个可行的选项。需要注意的是，DLC（分布式学习容器）的价格可能会比较高，具体价格您可以在阿里云官网查看。在使用转换工具进行版本迁移时，需要确保所有的依赖项都被正确安装和配置，以避免可能出现的问题。
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自定义op基于pai tf的版本编译就能支持上了 pai tf 的镜像在DLC产品页面里有链接 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”