机器学习PAI在序列里RawFeature 共享emb会报错？

在使用阿里云机器学习平台PAI时，如果在序列（Sequence）中对RawFeature类型特征尝试共享Embedding（即shared_names字段的配置），可能会导致报错。以下是问题的原因分析及解决方法：

问题原因

1. RawFeature类型的限制
   根据知识库中的描述，RawFeature是连续值类特征，通常用于表示数值型数据（如价格、评分等）。这类特征在模型中一般不会直接共享Embedding，因为Embedding主要用于离散值特征（如IdFeature或TagFeature）。

2. shared_names字段的适用范围
   shared_names字段仅适用于单个input_names的特征，而不支持多个input_names的特征（例如组合特征ComboFeature）。如果尝试为RawFeature配置shared_names，可能会因不兼容而导致报错。

3. 特征配置的不一致性
   如果RawFeature被错误地配置为需要共享Embedding，可能与模型的其他部分（如输入字段顺序或特征类型）产生冲突，从而引发错误。

解决方案

1. 检查特征配置

• 确保RawFeature类型的特征未被错误地配置为共享Embedding。
  • 在feature_configs中，检查是否为RawFeature设置了shared_names字段。如果是，请移除该字段。
  • 示例：

  feature_configs:
    - input_names: ["price"]
      feature_name: "price_feature"
      input_type: "RawFeature"
      # shared_names: ["other_feature"]  # 移除此行
  

2. 转换特征类型

• 如果确实需要共享Embedding，可以将RawFeature转换为离散值特征（如IdFeature或TagFeature）。
  • 使用分箱组件对RawFeature进行离散化处理，将其转换为离散值特征后，再配置shared_names字段。
  • 示例流程：
  • 使用分箱组件对RawFeature进行等频或等距离散化。
  • 将离散化后的特征作为IdFeature或TagFeature进行配置。
  • 配置shared_names字段以实现Embedding共享。

3. 检查输入字段顺序

• 确保input_fields的字段顺序与MaxCompute表或CSV文件中的字段顺序一致。如果顺序不一致，可能会导致特征解析错误。

4. 调试与验证

• 在调试过程中，可以通过以下方式验证配置是否正确：
  • 检查日志输出，确认是否有特征解析或Embedding共享相关的错误信息。
  • 使用小规模数据集进行测试，确保模型能够正常训练。

注意事项

• RawFeature的适用场景
  RawFeature通常用于直接输入到模型的连续值特征，建议不要尝试为其配置shared_names字段。如果需要共享Embedding，请优先考虑离散值特征（如IdFeature或TagFeature）。

• 模型配置的兼容性
  在修改特征配置后，务必重新检查整个模型的输入输出配置，确保各部分之间的兼容性。

通过以上步骤，您可以有效解决在序列中RawFeature共享Embedding报错的问题。如果问题仍然存在，建议进一步检查模型的整体配置或联系技术支持获取帮助。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。