机器学习PAI可以只下这个deeprec里面这个tf替换官方tf用吗？

阿里云机器学习PAI DeepRec中包含的TensorFlow版本是经过定制和优化的。如果你希望在阿里云机器学习PAI中只使用DeepRec中的TensorFlow替代官方的TensorFlow，你可以尝试如下步骤进行：

1. 首先在阿里云机器学习PAI上创建一个新的训练作业，选择DeepRec默认提供的镜像作为基础镜像。

2. 在训练作业的环境设置中，选择使用Python 3.7以上的版本，并在PIP依赖项中添加DeepRec中使用的TensorFlow版本的依赖项。例如：

   tensorflow==2.3.0
   

   注意，如果在使用DeepRec中的TensorFlow时需要其他依赖项，也需要将它们添加到PIP依赖项中。

3. 将你的训练代码和数据上传到阿里云OSS中。

4. 编写训练脚本，并在脚本中导入DeepRec中的TensorFlow并使用它来进行模型训练，例如：

   import tensorflow as tf
   
   # 使用DeepRec中的TensorFlow进行模型训练
   ...
   

通过这种方式，你可以在阿里云机器学习PAI中仅使用DeepRec中的TensorFlow版本，而无需使用官方的TensorFlow。但是需要注意的是，DeepRec中的TensorFlow版本可能与官方TensorFlow版本存在一些差异，你需要适当修改训练代码以确保模型能够正确训练并达到预期效果。

机器学习PAI是一个云端深度学习平台，支持多种深度学习框架，包括TensorFlow。如果您想在PAI上使用自己的TensorFlow版本，可以将其上传到PAI环境中，然后在编写脚本时指定使用您上传的TensorFlow版本。但是，建议您在使用自己的TensorFlow版本之前，先进行充分的测试和验证，确保其与PAI环境的其他组件兼容。

如果想在PAI上使用DeepRec代码，建议先从代码仓库中获取代码，并在PAI环境中进行编译和安装。在编译DeepRec代码时，可以指定使用上传的TensorFlow版本，以确保DeepRec代码与TensorFlow版本兼容。在使用DeepRec代码时，可以根据需要选择不同的算法和模型，以实现推荐系统的不同功能。

可以的呀，此回答整理自钉群“DeepRec用户群”