机器学习PAI我这里主要是features这里没配sequence_combiner会报错? features {
input_names: "clk_gid_list"
feature_type: SequenceFeature
embedding_name: "gid"
embedding_dim: 8
hash_bucket_size: 1000000
separator: "^C"
sequence_combiner: {
text_cnn: {
filter_sizes: [2,3,4]
num_filters: [16,8,8]
}
}
}
根据您提供的代码片段,您在配置PAI的机器学习任务时遇到了问题。具体来说,您在features
部分没有指定sequence_combiner
,这可能导致报错。
要解决这个问题,您可以按照以下步骤进行操作:
features
部分正确地指定了sequence_combiner
参数。根据您提供的代码片段,您应该将sequence_combiner
设置为一个字典,其中包含一个名为text_cnn
的键,该键对应一个包含filter_sizes
和num_filters
的字典。下面是一个示例代码,展示了如何正确配置PAI的机器学习任务中的features
部分:
from pprint import pprint
# 定义特征配置
features = {
"input_names": "clk_gid_list",
"feature_type": "SequenceFeature",
"embedding_name": "gid",
"embedding_dim": 8,
"hash_bucket_size": 1000000,
"separator": "^C",
"sequence_combiner": {
"text_cnn": {
"filter_sizes": [2, 3, 4],
"num_filters": [16, 8, 8]
}
}
}
# 打印特征配置
pprint(features)
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