TensorFlow 推荐者：InvalidArgumentError：indices[0,1] = 66521 不在 [0, 12976) [Op:ResourceGather]

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如何解决TensorFlow 推荐者：InvalidArgumentError：inDices[0,1] = 66521 不在 [0, 12976) [Op:resourceGather]？

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我正在尝试使用 TensorFlow Recommenders (TFRS) 构建推荐系统，但在推断训练模型时遇到问题。我已经创建了 query 和 CandIDate Towers 并将嵌入维度设置为我的数据集中唯一电影的长度。用户特征已经标准化。

class usermodel(tf.keras.Model):
    def __init__(self,users_vocab,embedding_dimension = 128):
        super().__init__()
        self.user_R_14_11845@odel = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.experimental.preprocessing.IntegerLookup(vocabulary=users_vocab),tf.keras.layers.Embedding(len(users_vocab) + 2,embedding_dimension)
        ])

    def call(self,inputs):
        # Take the input Dictionary,pass it through each input layer,# and concatenate the result.
        ret = tf.concat([
            self.user_R_14_11845@odel(inputs["user_iD"]),tf.reshape(inputs["user_FEATURE"],[-1,1])
        ],axis=1)
        print(tf.shape(ret))
        return ret

训练后，当我尝试通过使用 BruteForce 层创建索引来获得推荐时，d 是包含 UserID 和 User Features 的字典

index = tfrs.layers.factorized_top_k.bruteForce(model.query_model)
index.index(movIE_features.batch(16192).map(model.candIDate_model),movIEs)
_,titles = index(d,k=1)

我的模型推荐了嵌入向量空间中不存在的电影，并在我尝试获取 k>1 的推荐时抛出此错误

InvalIDArgumentError: inDices[0,1] = 66521 is not in [0,12976) [Op:resourceGather]

而当我通过 k=1 时，模型会给我一个电影 ID

recommendations for user [2471]: [MovIE ID]

我该如何解决这个问题？

谢谢！ :)

EDIT 1：要补充上述问题，当我传递没有标识符 index.index(movIE_features.batch(16192).map(model.candIDate_model)) 的候选特征时，我的模型正确返回索引，但这些索引值大于电影变量。

电影功能：<MaPDAtaset shapes: {MOVIE_ID: (),MOVIE_FEATURE: ()},types: {MOVIE_ID: tf.int32,MOVIE_FEATURE: tf.float64}>

电影：长度为 83349 的唯一电影 ID @H_151_5@movIEs = Training_data.MOVIE_ID.unique() 列表

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

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