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用机器学习PAI的easyrec训练产出的pb模型,在做离线预测时,可以帮忙看下是什么问题吗?

用机器学习PAI的easyrec训练产出的pb模型,在做离线预测时,发现在ODPS用PAI做预测,和本地脚本做预测产出的分数、表征不一致,可以帮忙看下是什么问题吗?

版本:PAI-TF 1.12 本地TF 1.12
输入:1:1 1:1 1:1 1:1 1:1(tagFeature)
ODPS PAI结果:0.017237,-1.630764,0.022628,-0.013977,-0.018369
本地脚本预测结果:-0.842036,1.162899,-0.013451,0.012557,-0.010401

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真的很搞笑 2024-01-21 20:09:56 83 0
2 条回答
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  • 感觉要么就是模型不一样(可能odps和本地用的不是一个savemodel),要么就是数据有差异,差异可能不是肉眼能观察到的,可以向着这两个方向在探索探索 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

    2024-01-22 11:09:44
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    根据您提供的信息,我无法确定具体的问题是什么。但是,我可以给您一些建议来排查问题:

    1. 检查输入数据是否正确:确保输入数据与本地脚本的输入数据一致。

    2. 检查模型是否一致:确保在ODPS和本地脚本中使用的模型是相同的。

    3. 检查预测函数是否正确:确保在ODPS和本地脚本中使用的预测函数是相同的。

    4. 检查环境配置是否一致:确保在ODPS和本地脚本中使用的环境配置是相同的。

    5. 检查日志和错误信息:查看ODPS和本地脚本的日志和错误信息,以获取更多关于问题的详细信息。

    2024-01-21 20:19:32
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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