在机器学习PAI中，关于hard_negative_sampler_v2的采样个数计算逻辑，由于具体的实现细节可能因不同的框架、库或版本而异，且hard_negative_sampler_v2并非一个广泛认知的标准组件名，因此没有直接的标准答案。不过，我可以根据一般的负采样和难负样本采样的概念，以及机器学习PAI可能遵循的一些常见原则，来推测其可能的采样个数计算逻辑。
一般负采样原则
在负采样中，通常需要从非目标（正）样本的集合中随机选择一定数量的样本作为负样本。负采样的目标是减少计算成本并提高模型训练的效率，同时保持模型的性能。
难负样本采样（Hard Negative Sampling）
难负样本采样是负采样的一种特殊形式，它专注于选择那些与正样本相似度高、难以区分的负样本。这种采样方法可以增加模型的训练难度，促使模型学习到更具判别力的特征。
可能的hard_negative_sampler_v2采样个数计算逻辑
固定数量采样：
设定一个固定的负样本数量作为采样目标。例如，对于每个正样本，都选择N个难负样本进行训练。这种方法的优点是简单直接，但需要预先确定一个合适的N值。
基于比例采样：
根据数据集或当前batch中正样本的数量，按照一定比例选择难负样本。例如，设置难负样本与正样本的比例为1:K，然后根据正样本的数量动态计算难负样本的数量。
动态调整采样：
在训练过程中，根据模型的性能或损失函数的变化，动态调整难负样本的采样数量。例如，如果模型在某一阶段的损失降低较慢，可能意味着当前的难负样本难度不够，此时可以增加难负样本的数量。
基于复杂度的采样：
根据难负样本的“难度”或“复杂度”来决定采样数量。这通常涉及到对难负样本进行某种形式的评分或排序，然后选择得分最高（即最难）的样本进行训练。然而，这种方法可能需要额外的计算资源来评估每个样本的难度。
注意事项
在实现hard_negative_sampler_v2时，需要权衡难负样本的数量与模型的训练效率。过多的难负样本可能会增加模型的训练难度和计算成本，而过少的难负样本则可能无法充分提升模型的性能。
采样个数的计算逻辑可能因具体的应用场景和模型需求而有所不同。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。
由于hard_negative_sampler_v2并非一个广泛认知的标准组件名，以上内容仅是根据一般原则进行的推测。如果需要准确了解hard_negative_sampler_v2在特定机器学习PAI框架中的实现细节，建议查阅该框架的官方文档或源代码。