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《【人工智能】深度学习推荐系统（十七）：TorchRec之KeyedJaggedTensor》
KeyedJaggedTensor (KJT) 是 TorchRec 中处理推荐系统稀疏特征的核心数据结构，能够高效管理多个变长特征序列。其核心功能包括：支持多种构造方法（如from_offsets_sync、from_jt_dict等）；提供特征访问、长度/偏移量查询等基础操作；与EmbeddingBagCollection无缝集成进行嵌入查找；在DataLoader中通过collate函数批量处理变长特征数据。KJT特别适用于处理用户历史行为等稀疏特征，其内存高效的设计和丰富的API使其成为构建大规模推
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_48007632/article/details/156146982
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