在机器学习PAI（Platform of AI）或类似的机器学习平台上处理序列数据时，如果尝试在RawFeature中共享embedding（emb）层，并且遇到报错，这通常意味着在模型定义或数据处理过程中存在一些问题。RawFeature通常指的是原始的特征数据，而embedding层则是用于将这些原始特征转换为低维稠密向量表示。
以下是一些可能导致报错的原因及其解决建议：
特征ID冲突：
如果在序列中共享embedding层，那么每个RawFeature对应的特征ID（例如用户ID、物品ID等）必须是唯一的，并且在embedding层中能够找到相应的嵌入向量。如果存在ID冲突或某些ID在embedding层中没有对应的向量，就会报错。
解决方法：确保序列中的每个RawFeature都有有效的、唯一的特征ID，并且这些ID在embedding层的词汇表中都有对应的嵌入向量。
embedding层配置错误：
可能是在定义embedding层时配置有误，例如词汇表大小不正确、嵌入向量维度不匹配等。
解决方法：检查embedding层的配置，确保词汇表大小与特征ID的范围相匹配，嵌入向量维度与模型的其他部分兼容。
数据处理问题：
在将数据喂入模型之前，可能需要对RawFeature进行预处理，例如编码、填充、截断等。如果处理不当，可能导致数据格式不匹配或序列长度不一致等问题。
解决方法：确保RawFeature的预处理步骤正确无误，且处理后的数据格式与模型输入的要求一致。
模型结构问题：
模型的结构可能不支持在RawFeature中共享embedding层，或者共享的方式不正确。
解决方法：检查模型的结构，确保它能够正确处理序列数据，并且支持在RawFeature之间共享embedding层。如果需要，可以调整模型的结构或重新设计模型。
平台限制或Bug：
在某些情况下，机器学习平台可能有一些限制或已知的Bug，这可能导致在特定情况下共享embedding层时出现问题。
解决方法：查阅PAI平台的官方文档或社区论坛，看看是否有关于共享embedding层的限制或已知问题的说明。如果有，按照文档中的建议进行调整或修复。
如果以上方法都不能解决问题，建议查看具体的报错信息，这通常会提供关于错误原因的更多细节。根据报错信息进一步定位问题所在，并尝试相应的解决方案。如果仍然无法解决，可以考虑联系PAI平台的技术支持团队或寻求社区的帮助。