DSIN

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Bumps [numpy](https://github.com/numpy/numpy) from 1.16.4 to 1.22.0. Release notes Sourced from numpy's releases. v1.22.0 NumPy 1.22.0 Release Notes NumPy 1.22.0 is a big release featuring the work of 153 contributors spread...

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Bumps [tensorflow-gpu](https://github.com/tensorflow/tensorflow) from 1.4.0 to 2.7.2. Release notes Sourced from tensorflow-gpu's releases. TensorFlow 2.7.2 Release 2.7.2 This releases introduces several vulnerability fixes: Fixes a code injection in saved_model_cli (CVE-2022-29216) Fixes...

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结果和原文有差距。

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我将环境配置完毕后，在训练模型时抛出异常：InternalError: GPU sync failed。我觉得可能是一次性训练太多数据内存不够，于是我将DIN模型的BATCH_SIZE改成512，结果为0.629。将DSIN模型的BATCH_SIZE改为256，结果为5.63。百思不得解，也尝试过其它BATCH_SIZE，结果大同小异。求大神不吝赐教。

coolcoolcat

bug位置在文件2_gen_dsin_input.py第52行：last_sess_idx = i。当用户没有大于2个行为的session时，last_sess_idx = len(user_hist_session[user]) - 1，而不是等于0。导致第56行定位用户前4个session时，取的是最新的4个session，而非当前session前4个session。因此造成部分样本会使用到label时间之后的特征。 “11,1494226737,302383,430548_1007,1,0 11,1494226737,598359,430548_1007,1,0 11,1494226737,684497,430548_1007,1,0 11,1494419569,427488,430548_1007,1,0 11,1494419569,611964,430548_1007,1,0 11,1494419569,739213,430548_1007,1,0”，例如raw_sample中user_id=11，时间=1494226737的3个样本就是这种情况。

zjpf

Transformer类中call()的问题

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在deepctr库的Transformer类中有： def call(self, inputs, mask=None, training=None, **kwargs): if self.supports_masking: queries, keys = inputs query_masks, key_masks = mask print('query_masks:',query_masks.get_shape()) query_masks = tf.cast(query_masks, tf.float32) key_masks = tf.cast(key_masks, tf.float32) 我在复现DSIN的时候，如果是保持原配置不变的话复现是没有问题的。但是实际上我在将原输入划分成两个序列长为5的序列分别输入时，在执行query_masks, key_masks = mask这一步时就会提示'Nonetype'...

mengqide21

关于代码中Transformer输入格式的疑惑

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你好！我看代码里面Transformer输入是TR([tr_input[i], tr_input[i]])，但是其具体函数定义格式又是：def call(self, inputs, mask=None, training=None, **kwargs)，其中的参数mask，要求是和tr_input[i]同shape或者是(batch_size, 1)，不知道是不是我哪里有遗漏，谢谢！

juemifuji

SingleFeat不存在

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DSIN数据处理部分的 from deepctr.utils import SingleFeat 不存在，使用的是0.8的deepctr

Wdaidai

您好，我想请问一下您在dsin原始论文当中与dien做对比的时候，dien是否有用到auxiliary loss，据我了解在dien的论文当中，这个auxiliary loss对结果影响非常大，用了可以提升好几个百分点。因此，您对比dien模型的时候是否有用到auxiliary loss，还是直接用没有auxiliary loss的dien与dien做对比？

GuoshenLi

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: indices[6,0] = 9984 is not in [0, 5619)

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I ran the train_din.py code, and throw this exception. I have try in two different servers. Tthe problem took place both in two servers.

jellchou

如何使用线上数据预测

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hi，DSIN非常棒，还有测试数据，想请教个问题，模型训练后怎么对线上数据进行预测，模型预测是否click，预测数据需要如何组装

huangxianliang