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。