【使用疑问】请问官方给出的超参数搜索的文档中，为什么都不对embedding_size进行搜索呢？

[KingGugu]

很多模型都有embedding_size这个参数，例如GRU4Rec，但文档中给出的超参数搜索的范围，却没有对embedding_size这个参数进行搜索

请问是需要我们自行搜索吗（如果需要的话）？还是说默认的64一般就是最优的？

如果我需要搜索的话，是否可以这样添加一行 embedding_size choice [32,64,128,256]

[Sherry-XLL]

@KingGugu 关于超参数调节，官网也只是提供一个大概的范围，这个范围不一定是最优的，出于时间效率考虑也不一定按照给定的范围来调节。一般来说超参数调节的范围越大，得到的模型结果越好。

对于参数 embedding_dize，推荐系统论文中一般有两种处理方式，一种是所有模型都使用相同的参数，这个固定值往往是 64，RecBole 文档中也是这种方式；另一种是将 embedding_dize 作为可调节的超参数，并进行灵敏度分析和对比实验。

如果需要搜索的话，自然可以按照您的需求添加一行 embedding_dize 的范围。这些操作没有对错之分，主要在于使用者的研究需求。感谢您对 RecBole 的关注！

[KingGugu]

好的，明白了，非常感谢！ 最后想请问一下RecBole2.0大概什么时候上线呢？已经看到了论文，支持了很多新的模型，非常棒！

[Sherry-XLL]

@KingGugu 您好，RecBole 2.0 的各个子包都已开源，详情请点击 repo 和 paper。

RecBole 2.0 includes 8 packages covering the up-to-date research topic in recommender system:

Data augmentation (RecBole-DA) Meta recommendation (RecBole-MetaRec) Debiased recommendation (RecBole-Debias) Fairness-aware recommendation (RecBole-FairRec) Cross-domain recommendation (RecBole-CDR) Graph-based recommendation (RecBole-GNN) Transformer-based recommendation (RecBole-TRM) Person-job fit (RecBole-PJF)