机器学习PAI 负采样版本DSSM双塔模型训练好之后，怎么分别获取？

在训练好负采样版本的DSSM双塔模型后，可以通过以下步骤分别获取user tower和item tower的embedding：

1. 首先，加载训练好的模型参数。假设模型保存在model_path路径下，可以使用以下代码加载模型参数：

import torch
from dssm import DSSMModel

model = DSSMModel(...)  # 初始化模型
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()  # 设置为评估模式

1. 然后，定义一个函数来获取指定user或item的embedding。假设有一个用户ID为user_id，可以定义如下函数来获取该用户的embedding：

def get_user_embedding(user_id, model):
    with torch.no_grad():
        # 将user ID转换为tensor并扩展维度以适应模型输入要求
        user_id_tensor = torch.tensor([user_id]).unsqueeze(0).to(device)
        # 通过模型获取user tower的输出表示
        user_output = model.user_tower(user_id_tensor)
        # 返回user tower的embedding（即输出表示的第一个元素）
        return user_output[0].detach().cpu().numpy()

类似地，可以定义另一个函数来获取指定item的embedding：

def get_item_embedding(item_id, model):
    with torch.no_grad():
        # 将item ID转换为tensor并扩展维度以适应模型输入要求
        item_id_tensor = torch.tensor([item_id]).unsqueeze(0).to(device)
        # 通过模型获取item tower的输出表示
        item_output = model.item_tower(item_id_tensor)
        # 返回item tower的embedding（即输出表示的第一个元素）
        return item_output[0].detach().cpu().numpy()

1. 最后，使用上述定义的函数分别获取user tower和item tower的embedding。例如，要获取用户ID为123的用户embedding和物品ID为456的物品embedding，可以执行以下操作：

user_embedding = get_user_embedding(123, model)
item_embedding = get_item_embedding(456, model)

这样，就可以分别获得user tower和item tower的embedding了。

需要切分模型https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/vector-recall-split-model?spm=a2c4g.11186623.0.i4，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在 MaxCompute PAI 中，DSSM 双塔模型训练完成后，可以使用以下步骤获得 user 和 item 的 embedding：

1. 首先，在训练模型时指定 --dump-model 参数，以保存模型和参数。

2. 训练结束后，可以通过以下命令将模型参数导出为 JSON 格式：

   pai dump-model dssm_model --output output_path
   

   其中 dssm_model 是模型名称，output_path 是保存参数的路径。

3. 使用以下命令将 JSON 格式的参数转换成 HDF5 格式，便于处理：

   ./model_converter.py model_path output_path
   

   其中 model_path 是 JSON 格式的参数文件路径，output_path 是 HDF5 格式的文件路径。

4. 最后，使用以下命令将 HDF5 文件解压：

   h5py -d model.h5 model
   

   其中 model.h5 是 HDF5 文件路径，model 是模型名。