在机器学习PAI中， 这种实现和它的区别是什么呢？
在机器学习PAI中，
代码里面传给 negative_sampler 的 expand_factor = int(math.ceil(self._num_sample / batch_size))
如果 num_sample = 80， batch_size = 4096, 那这个值始终为 1.0
但是看 negative_sampler get(item_idxs) 得到个数确实是 80 个？ 这种实现和 expand_fatcor = self._num_sample 的区别是什么呢？且negative_sampler 的负采样个数传 1.0 和传 80， 其余代码不改，都能执行成功。
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实际取出来是4096，easyrec会截断到num_sample。此回答整理自钉群"[EasyRec/PAI-Rec]推荐算法交流群"
2024-08-26 14:40:46赞同 2 展开评论 打赏
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