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我正在通过 pyspark 运行带有 systemml SVM 组件的 Flask 应用程序。该应用程序运行了大约一天左右，然后每当使用 SVM 进行预测时它就会开始出错。抛出的错误是：

Caused by: java.io.FileNotFoundException: /tmp/systemml/_p1_10.101.38.73/cache/cache000005058.dat (No such file or directory)

我相信正在发生的事情是 systemml 正在写入 /tmp/ ，然后最终被我正在使用的容器清除。然后，当它进行预测时，它会尝试读取此文件并出错。我的猜测正确吗？解决这个问题的最佳方法是什么？有没有办法告诉 systemml 将其缓存写入何处？

谢谢你提供的所有帮助！

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是的，在 SystemML master（和即将发布的版本）中，您可以简单地使用ml.setConfigProperty("localtmpdir", "/tmp2/systemml")来修改此缓存目录或任何其他配置。但是，SystemML 0.14 中的 Python MLContext API 尚未公开这一点。

作为一种变通方法，您也可以将SystemML-config.xml带有自定义配置的（参见 systemml/conf 模板）放入安装了 SystemML.jar 的目录中。

于 2017-08-14T08:02:10.090 回答