提一个机器学习PAI问题：在ODPS使用训练好的DSSM负采样版本，请问这个的主要原因是什么呢？

你加不加评估的不是同一个模型,优先使用checkpoint_path,没有checkpoint_path才使用model_dir
说错了，export是可以用checkpoint_path的
checkpoint_path 优先级 比 model_dir 高
代码在这里，也可以参考代码里面看一下：
https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/main.py#L387
https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/main.py#L674
https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/main.py#L718，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

主要原因可能是不同的模型路径和checkpoint路径导致了模型的差异。在ODPS中使用训练好的DSSM负采样版本时，可以通过指定模型文件的路径来获取使用该模型进行训练的数据集。但是，在进行evaluate时，需要使用指定的checkpoint路径来加载模型，这样才能获得更好的性能和结果。
也可能是数据集本身的问题导致的。在使用不同的模型路径和checkpoint路径进行evaluate时，数据集中的数据可能会被不同的模型解释，从而导致不同的结果。因此，建议使用相同的数据集和模型路径进行evaluate，以获得更好的性能和结果

---人工智能平台 PAI模型指标文档

在使用训练好的 DSSM 负采样版本在 ODPS 上进行评估时，指定保存好的 .pb 模型文件路径和指定保存好的 .pb 模型文件加上 checkpoint_path 进行评估会导致差别非常大的主要原因可能有以下几点：

1. 参数加载：当只指定 .pb 模型文件路径进行评估时，模型参数已经被固定在 .pb 文件中，不再进行任何更新。而当同时指定 .pb 模型文件和 checkpoint_path 时，模型会加载指定的 .pb 文件作为初始参数，然后再从 checkpoint_path 中加载训练过程中保存的最新参数。这意味着模型在评估时会使用更新的参数，可能会得到更好的性能。

2. 模型状态：指定 checkpoint_path 会使模型处于恢复状态，它会根据训练过程中保存的最新参数进行评估。而仅使用 .pb 模型文件进行评估时，模型处于静态状态，不会随着训练进度的更新而变化。因此，在使用 checkpoint_path 进行评估时，模型可能具有更好的适应能力和泛化能力。

3. 训练过程中的改进：如果您使用了提前停止（early stopping）等训练技巧，训练过程中的模型可能会在性能上有所改进。这些改进只会在指定 checkpoint_path 后才能体现出来。而仅使用 .pb 模型文件进行评估时，这些改进无法被利用。