请教下机器学习PAI哈，easy rec现在可以支持两个优化器么？

根据现有的知识库资料，目前没有明确提到 EasyRec 支持同时使用两个优化器的相关信息。以下是一些相关的背景和可能的解决方案：

1. EasyRec 的优化器支持情况

• EasyRec 是一个用于推荐场景的深度学习框架，支持多种模型结构和功能。在训练过程中，优化器的选择通常是通过配置文件进行设置的。
• 默认情况下，EasyRec 使用单个优化器（如 Adam、SGD 等）来更新模型参数。如果需要更复杂的优化策略，可以通过自定义组件或修改配置文件实现。

2. 是否支持两个优化器

• 当前未明确支持：从现有文档来看，EasyRec 并未直接提供同时使用两个优化器的功能。通常情况下，一个模型只会绑定一个优化器。
• 可能的变通方案：
  1. 自定义优化逻辑：可以通过自定义组件的方式，在 easy_rec/python/layers/keras 目录下创建一个新的组件类，继承 tf.keras.layers.Layer，并在 call 方法中实现多个优化器的逻辑。
  2. 多阶段训练：将训练过程分为多个阶段，每个阶段使用不同的优化器。例如，第一阶段使用 Adam 进行快速收敛，第二阶段切换到 SGD 进行精细化调整。

3. 如何实现自定义优化器

如果您希望尝试实现两个优化器的支持，可以参考以下步骤： - 在 easy_rec/python/layers/keras 目录下新建一个 Python 文件，定义一个新的组件类。 - 实现 __init__ 和 call 方法，分别处理两个优化器的初始化和更新逻辑。 - 示例代码如下： ```python import tensorflow as tf

 class DualOptimizerLayer(tf.keras.layers.Layer):
     def __init__(self, params, name='dual_optimizer', **kwargs):
         super(DualOptimizerLayer, self).__init__(name=name, **kwargs)
         self.optimizer1 = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=params.get('lr1', 0.001))
         self.optimizer2 = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=params.get('lr2', 0.01))

     def call(self, inputs, training=None, **kwargs):
         # 自定义优化逻辑
         if training:
             with tf.GradientTape() as tape:
                 loss = compute_loss(inputs)  # 假设有一个损失计算函数
             gradients = tape.gradient(loss, self.trainable_variables)
             self.optimizer1.apply_gradients(zip(gradients[:len(gradients)//2], self.trainable_variables[:len(gradients)//2]))
             self.optimizer2.apply_gradients(zip(gradients[len(gradients)//2:], self.trainable_variables[len(gradients)//2:]))
         return inputs
 ```

4. 其他建议

• 如果您的需求是针对特定场景（如在线学习或增量训练），可以结合 Feature Generator (FG) 和 EasyRec Processor 的能力，进一步优化模型性能。
• 如果需要更高级的优化功能，可以考虑使用 PAI-Blade 或 PAI-AutoML 提供的自动调参服务，以提升模型效果。

总结

目前 EasyRec 并未直接支持同时使用两个优化器的功能。如果您有相关需求，可以通过自定义组件或多阶段训练的方式实现。如果有进一步的具体需求或问题，建议提交工单咨询阿里云技术支持团队以获取更详细的指导。