DistEmbedding 模块测试¶

代码位置: src/python/pytorch/recstore/unittest/test_dist_emb.py

简介¶

DistEmbedding 是 RecStore 的核心构建块，它是 nn.Module 的直接子类。此测试验证它完全遵循 PyTorch 的 Autograd 机制，并能无缝接入 Parameter Server。

测试方法	描述	图解/逻辑	预期结果
`test_initialization`	初始化与元数据注册	`DistEmbedding(...)` -> 连接 Client -> 注册 Table	Client 内部元数据结构中应包含该 Table 的 Shape 和 Dtype。
`test_backward`	梯度追踪 (Tracing)	`loss.backward()` -> Hook 触发 -> 记录 `{Keys, Grads}` 到 Trace	Backward 仅记录 Trace，不更新权重。权重在此时应保持不变。
`test_optimizer_step`	优化器更新	`SparseSGD.step()` -> 读取 Trace -> `client.push`	调用 `step()` 后，权重发生变化，且符合 SGD 更新公式。
`test_duplicate_ids`	梯度聚合	输入 Batch: `[ID 1, ID 1, ID 1]` Backward: `Wait...`	Server 端收到的 ID 1 的梯度应为 3 次梯度的总和。
`test_persistence`	数据持久化	`Emb(name="A")` 退出 -> `Emb(name="A")` 重启	新实例应能读取到上一个实例写入的数据。