是的，在样本加权的方式中，user 塔需要输出多个目标 embedding。

当我们使用样本加权的方式时，我们需要为每个样本分配一个权重，该权重表示该样本的重要性。然后，我们使用这些权重对模型的输出进行加权，以获得最终的预测结果。

在 Transformer 模型中，user 塔负责计算用户的隐藏状态，该隐藏状态对应于用户的不同属性。我们可以将这些隐藏状态作为目标 embedding。

这样一来，我们就可以通过对每个样本的不同属性赋予不同的权重，来调整模型的预测结果。

以下是使用样本加权的方式的示例代码：

def sample_weighted(user_ids, target_ids, values, weights):
"""计算样本加权的预测值。

Args:
user_ids: 用户 ID 列表。
target_ids: 目标 ID 列表。
values: 目标值列表。
weights: 权重列表。

Returns:
预测值列表。
"""

计算用户的隐藏状态。

user_hidden_states = self.user_tower(user_ids)

计算目标的隐藏状态。

target_hidden_states = self.target_tower(target_ids)

计算用户和目标之间的交互。

interactions = self.interaction_tower(user_hidden_states, target_hidden_states)

计算预测值。

predictions = self.prediction_layer(interactions)

对预测值进行加权。

weighted_predictions = predictions * weights

返回加权后的预测值。

return weighted_predictions
通过使用样本加权的方式，我们可以提高模型的准确性。