机器学习PAI模型是如何区分哪个是emb,哪个是dense的啊？

在阿里云机器学习平台PAI中，模型区分embedding（emb）和dense（稠密）特征的方式主要依赖于用户在配置文件或代码中的显式定义。以下是具体的区分方式和实现细节：

1. 通过Feature Groups的定义区分

在PAI的组件化框架（如EasyRec）中，特征通常被组织为不同的Feature Groups，每个组可以明确指定其包含的特征类型。例如： - dense组：用于存储连续型数值特征。 - sparse组：用于存储离散型特征（如ID类特征），这些特征通常会被映射为Embedding。

以下是一个示例配置文件片段：

feature_groups: {
  group_name: "dense"
  feature_names: "F1", "F2"  # 连续型特征
}
feature_groups: {
  group_name: "sparse"
  feature_names: "C1", "C2"  # 离散型特征
}

在这个配置中，dense组的特征会直接作为模型输入，而sparse组的特征则会通过Embedding层进行映射。

2. 通过Embedding Layer的使用区分

对于离散型特征（如ID类特征），PAI提供了专门的Embedding机制来处理。例如，使用tf.get_embedding_variable或feature_column接口时，用户需要明确指定哪些特征需要通过Embedding进行映射。

示例代码：

# 使用EmbeddingVariable定义稀疏特征
var = tf.get_embedding_variable("var_0", embedding_dim=3, initializer=tf.ones_initializer(tf.float32))
emb = tf.nn.embedding_lookup(var, tf.cast([0, 1, 2, 5, 6, 7], tf.int64))

# 使用feature_column定义稀疏特征
columns_list = [tf.contrib.layers.sparse_column_with_embedding(column_name="col_emb", dtype=tf.string)]
W = tf.contrib.layers.shared_embedding_columns(sparse_id_columns=columns_list, dimension=3)

在这段代码中： - embedding_lookup或shared_embedding_columns明确指定了哪些特征需要通过Embedding层进行处理。 - 其他未经过Embedding处理的特征（如连续型特征）则被视为dense特征。

3. 通过模型配置文件的Block定义区分

在PAI的深度推荐算法模型（如DLRM）中，模型的主干网络（Backbone）通过blocks定义了不同特征的处理方式。例如： - num_emb块：处理数值型特征的Embedding。 - sparse块：处理稀疏特征的Embedding。

以下是一个示例配置：

backbone {
  blocks {
    name: 'num_emb'
    inputs {
      feature_group_name: 'dense'
    }
  }
  blocks {
    name: 'sparse'
    inputs {
      feature_group_name: 'sparse'
    }
  }
}

在这个配置中： - num_emb块处理的是dense组的特征。 - sparse块处理的是sparse组的特征。

4. 通过数据预处理阶段的特征标注区分

在数据预处理阶段，用户可以通过标注字段的类型来区分dense和emb特征。例如，在PAI Designer工作流中，用户可以在字段设置中选择哪些列是特征列，并标注其类型（连续型或离散型）。

示例：

5. 动态Embedding的支持

PAI-TF引入了动态Embedding机制（如EmbeddingVariable），允许用户无需预先指定词汇表大小（vocabulary_size），而是根据训练数据动态扩展词典。这种方式特别适用于在线学习场景，能够自动区分并处理稀疏特征。

示例代码：

var = tf.get_embedding_variable("dynamic_var", embedding_dim=16)
emb = tf.nn.embedding_lookup(var, tf.cast([0, 1, 2, 5, 6, 7], tf.int64))

在这种情况下，dynamic_var会动态地为稀疏特征分配Embedding空间，而其他未涉及的特征则默认为dense。

重要提醒

• 显式定义是关键：无论是通过配置文件、代码还是数据预处理阶段，用户都需要明确指定哪些特征是dense，哪些是emb。
• 动态Embedding的优势：使用EmbeddingVariable可以避免手动管理词汇表大小的问题，同时支持特征无损训练。
• 框架灵活性：PAI的组件化框架（如EasyRec）提供了高度灵活的配置方式，用户可以根据需求自定义特征处理逻辑。

通过以上方法，PAI模型能够清晰地区分dense和emb特征，并针对不同类型特征采用合适的处理方式。