在机器学习和深度学习领域，尤其是与神经网络和推荐系统相关的应用中，embedding（emb）和dense（或称为fully connected）层是常见的组件。在阿里巴巴的PAI（Platform of AI）或类似的机器学习平台上，模型可能包含这两种类型的层，但平台本身通常不会直接为用户区分哪个是embedding层，哪个是dense层。这种区分通常是由模型的设计者和开发者来完成的。
Embedding 层
Embedding层通常用于将稀疏的、高维的类别数据（如用户ID、物品ID等）转换为低维的、密集的向量表示。这些向量表示通常能够捕获数据中的潜在结构和语义信息。在推荐系统中，embedding层经常用于表示用户和物品的特征。
Dense 层
Dense层（或全连接层）是神经网络中的常见组件，其中每个节点都与前一层的所有节点相连。这些层通常用于学习数据的复杂特征表示，并在模型中进行非线性转换。在深度神经网络中，dense层经常用于构建特征的层次结构。
如何区分
要区分一个层是embedding还是dense，你可以查看该层的定义和参数：
查看层类型：在模型的定义中，embedding层通常会有明确的标识，如Embedding，而dense层则可能是Dense或FullyConnected。
输入和输出维度：embedding层的输入通常是高维的、稀疏的类别数据，而输出是低维的、密集的向量。dense层的输入和输出都是密集的向量，且通常维度较高。
参数数量：embedding层的参数数量通常与类别的数量以及嵌入向量的维度有关。而dense层的参数数量则与输入和输出的维度以及可能的偏置项有关。
在模型中的位置和作用：embedding层通常位于模型的输入端，用于将原始数据转换为密集表示。而dense层则可能位于模型的中间或输出端，用于进一步处理这些表示并产生最终的输出。
在PAI或其他机器学习平台上，你可以通过检查模型的架构和配置来确定哪些层是embedding层，哪些层是dense层。此外，阅读和理解模型的文档和源代码也是非常有帮助的。