机器学习PAI这个dict的结构不知道是什么？
问题1：这个接口的入参描述是一个dict，参考get_configs_from_pipeline_file方法。但是这个方法返回的是一个pipeline_pb2.EasyRecConfig。我现在的需求是用一个dict/json生成一个pipeline_pb2.EasyRecConfig对象。但是机器学习PAI这个dict的结构不知道是什么？
貌似这个方法 create_pipeline_proto_from_configs 不太对。属性跟protobuf对应不上。问题2：现象：from easy_rec.python.utils.config_util import create_pipeline_proto_from_configs
if name == 'main':
config_dict = {"model": {}}
config = create_pipeline_proto_from_configs(config_dict)
print(type(config))
=========================================== 报错信息：
pipeline_config.model.CopyFrom(configs['model']) AttributeError: model pipeline.proto里面EasyRecConfig 确实也没有model这个属性，所以 这个代码应该整合的尤文日是不是有问题？
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针对问题1的回答：config_util.py里的函数；dict结构对应config里的层次结构，可以看一下这个函数的注释部分，或者加一些中间结果输出来看看。
针对问题2的回答：具体可以参考这个测试：https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/test/train_eval_test.py#L99 ，我们每次提交代码都会跑一下测试，可以通过测试的 config 里面看到，原来的 config 里面就是没有 model 的，所有 model 相关的信息，都在 model_config:{} 里面。此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”2023-06-20 10:29:52赞同 展开评论 打赏
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