tensorflow推荐器的TypeError-TFRS

问题描述

按照quickstart指南建立基本推荐模型，以将结果与lightfm进行比较。按照我的要求参加了以下课程来训练模型：

class CarRecommendationModel(tfrs.Model):

  def __init__(self,user_model,movie_model):
    super().__init__()
    self.car_model: tf.keras.Model = car_model
    self.user_model: tf.keras.Model = user_model
    self.task: tf.keras.layers.Layer = task

  def compute_loss(self,features: Dict[Text,tf.Tensor],training=False) -> tf.Tensor:
    # We pick out the user features and pass them into the user model.
    user_embeddings = self.user_model(features["member_id"])
    positive_car_embeddings = self.car_model(features["name"])

    # The task computes the loss and the metrics.
    return self.task(user_embeddings,positive_car_embeddings)

我已经按照指南完成了所有数据准备工作。但是，当我运行以下命令时：

model.fit(cached_train,epochs=10)

它给我以下错误：

想知道问题出在哪里，因为这有点含糊。自从最近启动以来，如果您对此有所帮助，将不胜感激。

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。

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