DeepMatch

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Add comirec Model.

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Main Change: Add comirec Model based on Mind. Comirec has two version, self-attentive and dynamic routing. The dynamic routing is almost same as Mind.

liyuan97

作者在前N-1次迭代将变量停止了梯度，只在第N次迭代时允许梯度反向传播。请问这样实现的目的是什么，我这边尝试完全开放三次迭代的梯度，收敛效果会更好一点

sodleave

DeepMatch交流群

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shenweichen

请看这一行， https://github.com/shenweichen/DeepMatch/blob/106bb4ebb3fd7c7efeb631f6de0e4d627edd0771/examples/run_youtubednn.py#L106 根据前面代码，test_true_label[uid] 应该是一个含有单值的 list（例如 [1]）, 而 pred 是一个 list 列表（例如 [1,2,3,4]），但结果居然是 in 操作在一定情况下返回 true， 造成 hit 累计 1，从而最终 hit rate 不为 0。 非常古怪

guixianjin

sparsefeature,以传入vocabulary_path的方式做hash，报错

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当我用vocabulary_path的方式做hash，如下： VarLenSparseFeat(SparseFeat('short_item', vocabulary_size=100, embedding_dim=8,use_hash=True,vocabulary_path=index,dtype='int32',embeddings_initializer='uniform', embedding_name='item'), 4,'mean', length_name="short_sess_length") 就会有报错： File "/root/python_proj/song_matching/models/utils.py", line 342, in check_model model.fit(x, y, batch_size=10, epochs=2, validation_split=0.5) File "/root/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_v1.py", line 809, in fit use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "/root/anaconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_arrays.py", line 666,...

LitteleStar

**Describe the bug(问题描述)** hi，这是一个很棒的项目，我在 youtubednn user tower 部署完成后，报错 ```shell (Pdb) stub.Predict(request) *** grpc._channel._InactiveRpcError:

kinghuin

Bump tensorflow from 2.6.2 to 2.7.2 in /docs

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Bumps [tensorflow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) from 2.6.2 to 2.7.2. Release notes Sourced from tensorflow'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...

dependabot[bot]

运行example文件夹下的代码，想把模型保存为save model格式，同样方式dssm模型成功保存，youtubematch、sdm、mind却保存报错

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python3.6.5 tensorflow 2.2 想把模型保存为save model格式，dssm模型成功保存，youtubematch、sdm、mind模型报错 user_embedding_model = Model(inputs=model.user_input, outputs=model.user_embedding) item_embedding_model = Model(inputs=model.item_input, outputs=model.item_embedding) # 用keras.models.save_model保存模型 from tensorflow import keras **keras.models.save_model(user_embedding_model,"./models")** 报错如下: \Python36\site-packages\tensorflow\python\keras\saving\saved_model\save_impl.py", line 566, in call_and_return_conditional_losses return layer_call(inputs, *args, **kwargs),...

Outstandingwinner

TF2.0 报“TypeError: Could not build a TypeSpec for <KerasTensor”异常

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util.py的get_item_embedding方法报以上异常，请问怎么支持解？ 除了降级到Tf1.0还有其它办法吗？

haiming2019

boyang33