机器学习PAI item负采样表的weight字段，还在别的地方需要配置吗？

在负采样表的weight字段中，除了在negative_sampler中需要配置外，还需要在其他地方进行配置。根据您提供的信息，您已经组织好了negative_sampler的配置，但是在运行过程中出现了找不到weights字段的错误。

这个错误可能是由于以下原因导致的：

1. 配置文件中的attr_fields列表中没有包含'weights'字段。请检查您的配置文件，确保attr_fields列表中包含了'weights'字段。

2. 配置文件中的input_path可能不正确。请检查您的配置文件，确保input_path指向了正确的数据源。

3. 代码中可能存在其他错误。请仔细检查您的代码，确保没有遗漏或错误的配置。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查并确认配置文件中的attr_fields列表是否包含了'weights'字段。如果没有，请将其添加到列表中。

2. 检查并确认配置文件中的input_path是否正确指向了数据源。如果不正确，请修改为正确的路径。

3. 仔细检查代码，确保没有遗漏或错误的配置。特别是negative_sampler的配置部分，确保所有必要的字段都已正确配置。

不是这样配的，或者你再看看文档。。attr_fields是你要告诉他item塔都用的什么特征。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在 MaxCompute PAI DSSM 模型中，除了在 negative_sampler 中指定权重外，还需要在 feature_engineering 部分中指定 weights 字段，以便正确应用权重。
请确保 feature_engineering 部分的内容如下所示：

feature_engineering:
  - type: ElementwiseWeight
    weight_field: weights
    threshold: 1.0

在这里，weight_field 指定为 weights，threshold 是一个阈值参数，表示低于此值的特征会被忽略。