TensorFlow CPU 包,可以按如下方式导入: import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node' 1. 当从这个包导入 TensorFlow.js 时,您导入的模块将由 TensorFlow C 二进制文件加速并在 CPU 上运行。CPU 上的 TensorFlow 使用硬件加速来加速内部的线性代数运算。 此软件包适用于支持 TensorFlow 的 Linux,Windows 和 M...
其实,用tensorflow的Feature Column API可以非常容易地实现。在详细介绍之前,建议读者先阅读一下该系列文章的上一篇:《构建分布式Tensorflow模型系列:特征工程》。 实现embedding layer需要用到tf.feature_column.embedding_column或者tf.feature_column.shared_e...
ESMM模型由两个结构完全相同的子网络连接而成,我们把子网络对应的模型称之为Base模型。接下来,我们先介绍下如何用tensorflow实现Base模型。 实现embedding layer需要用到tf.feature_column.embedding_column或者tf.feature_column.shared_embedding_columns,这里因为我们希望user field和item field的同一类型的实体共享相同的em...
其实,用tensorflow的Feature Column API可以非常容易地实现。在详细介绍之前,建议读者先阅读一下该系列文章的上一篇:《构建分布式Tensorflow模型系列:特征工程》。 实现embedding layer需要用到tf.feature_column.embedding_column或者tf.feature_column.shared_embedding_columns,这里因为我们希望user field和item field的同一类...
ESMM模型由两个结构完全相同的子网络连接而成,我们把子网络对应的模型称之为Base模型。接下来,我们先介绍下如何用tensorflow实现Base模型。 Base模型的实现 在Base模型的网络输入包括user field和item field两部分。user field主要由用户的历史行为序列构成,具体地说,包含了用户浏览的产品ID列表,以及用户浏览的品牌ID列表...
下面是PLE用tensorflow的一个简单实现,只考虑两个任务。 def multi_level_extraction_network( hidden_layer, num_level, experts_units, experts_num): """ :param hidden_layer: :param num_level: :param experts_units: :param experts_num: :return: """ gate_output_task1_final = hidden_layer gate...
ESMM模型结构.png 3. ESMM模型理解 ESMM模型tensorflow代码实现:https://github.com/shenweichen/DeepCTR/blob/master/deepctr/models/multitask/esmm.py https://github.com/nlpming/ESMM/blob/master/esmm.py ESMM模型理解.png 参考资料
多任务的核心优势在于通过不同任务的网络参数共享,实现1+1>2的提升,因此多任务学习的一大主流研究方向便是如何设计有效的网络结构。多个label的引入自然带来了多个loss,那么如何在联合训练中共同优化多个loss则是关键问题。 网络结构设计:主要研究哪些参数共享、在什么位置共享、如何共享。这一方向我们认为可以分为两大类...
对于esmm模型,网上找了一圈,均是基于tensorflow 的estimator接口和别的一些方法实现的,而作者非常推崇的一种做法是使用 tensorflow 的featureColumn接口来处理特征,而使用 tf keras 的中阶API来进行网络结构的定制,这样 兼顾了特征处理的便利性与网络结构灵活的可定制性 。
canned import head as head_lib from tensorflow.python.ops.losses import losses def build_deep_layers(net, params): # 构建隐藏层 for num_hidden_units in params['hidden_units']: net = tf.layers.dense(net, units=num_hidden_units, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.glorot_uniform_...