在R中预测h2o的误差

在R中使用h2o创建深度学习预测时，我遇到了一个错误。使用命令h2o.predict，大约三分之一的预测会出现错误。以下是模型设置：

localH2O = h2o.init(ip = "localhost", port = 54321, startH2O = TRUE,max_mem_size='20g',nthreads=6)
model <- h2o.deeplearning(x = 2:100, y = 1, training_frame = x, l1 = 1e-5, l2 = 1e-5, epochs=500, hidden = c(800,800,100))
prediction <- h2o.predict(model, x[,2:100])

以下是sessionInfo（）的输出：

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非常感谢您的帮助。

您遇到的错误来自内部H2O语言处理框架（称为Rapids）

可能的罪魁祸首不是预测，而是片段

   x[,2:100]

它应该执行一个列切片（ASTColSlice）。但它看起来像是在执行ASTRowSlice中的代码。。。如果您能够提供任何日志（这里的stdout/err帮助，您可以使用该方法获取它们），则可以更好地处理正在发生的事情

        h2o.downloadAllLogs

突出的一点是：

  Error in class(obj) <- "rs.scalar" : attempt to set an attribute on NULL

类中错误（obj）

   x[,2:100]

        h2o.downloadAllLogs

  Error in class(obj) <- "rs.scalar" : attempt to set an attribute on NULL