机器学习PAI在使用senet组件的时候inputs feature_group_需要填多个吗？

MMoE是一种多任务学习结构，通过共享表示来学习特定任务的函数，刻画了任务相关性，避免了明显增加参数的缺点。在MMoE模型中，特征group可以包含普通特征和序列特征。在使用SeNet组件时，您需要填写多个inputs和feature_group_name。这是因为user group已经包含了序列特征，但是您还需要为普通特征提供相应的inputs和feature_group_name。这样，SeNet组件可以同时处理普通特征和序列特征，从而更好地完成建模任务。

在使用SENet组件时，如果特征组中包含普通特征和序列特征，那么需要将它们分别作为不同的输入。因此，你需要在inputs参数中填写多个feature_group_name，分别对应普通特征和序列特征。

假设你的数据中有user group和seq_fea group，你可以这样使用SENet组件：

# 提取user group的特征
user_features = seq_fea[:, :64]  # 假设user group特征在前64个通道

# 提取seq_fea group的特征
seq_fea = seq_fea[:, 64:]  # 假设seq_fea group特征在后128个通道

# 将user group特征输入到SENet模块中
senet_user = SENet(channel=64)
user_features_senet = senet_user(user_features.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))

# 将seq_fea group特征输入到SENet模块中
senet_seq = SENet(channel=128)
seq_fea_senet = senet_seq(seq_fea.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))

# 现在你可以将处理后的user group特征和seq_fea group特征拼接起来
final_features = torch.cat((user_features_senet.squeeze(-1).squeeze(-1), seq_fea_senet.squeeze(-1).squeeze(-1)), dim=1)

在这个示例中，我们分别对user group和seq_fea group进行了SENet处理，并将处理后的特征拼接在一起。请注意，这个示例仅用于说明如何使用SENet处理不同分组的特征。你需要根据你的实际数据和模型结构进行相应的调整。

senet 配置在你需要做学习特征重要度的那些特征的group上，对于序列特征，组件化推荐使用另外一种方式配置，可以看这个：https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/component/sequence.html ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”