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......@@ -5,13 +5,13 @@
RankNet模型在命令行输入:
```python
python ranknet.py
bash ./run_ranknet.sh
```
LambdaRank模型在命令行输入:
```python
python lambda_rank.py
bash ./run_lambdarank.sh
```
用户只需要使用以上命令就完成排序模型的训练和预测,程序会自动下载内置数据集,无需手动下载。
......@@ -150,7 +150,7 @@ def ranknet(input_dim):
RankNet的训练只需要运行命令:
```python
python ranknet.py
run ./run_ranknet.sh
```
将会自动下载数据,训练RankNet模型,并将每个轮次的模型参数存储下来。
......@@ -277,7 +277,7 @@ def lambda_rank(input_dim):
训练LambdaRank模型只需要运行命令:
```python
python lambda_rank.py
bash ./run_lambdarank.sh
```
脚本会自动下载数据,训练LambdaRank模型,并将每个轮次的模型存储下来。
......
......@@ -47,13 +47,13 @@
RankNet模型在命令行输入:
```python
python ranknet.py
bash ./run_ranknet.sh
```
LambdaRank模型在命令行输入:
```python
python lambda_rank.py
bash ./run_lambdarank.sh
```
用户只需要使用以上命令就完成排序模型的训练和预测,程序会自动下载内置数据集,无需手动下载。
......@@ -192,7 +192,7 @@ def ranknet(input_dim):
RankNet的训练只需要运行命令:
```python
python ranknet.py
run ./run_ranknet.sh
```
将会自动下载数据,训练RankNet模型,并将每个轮次的模型参数存储下来。
......@@ -319,7 +319,7 @@ def lambda_rank(input_dim):
训练LambdaRank模型只需要运行命令:
```python
python lambda_rank.py
bash ./run_lambdarank.sh
```
脚本会自动下载数据,训练LambdaRank模型,并将每个轮次的模型存储下来。
......
......@@ -129,4 +129,4 @@ if __name__ == '__main__':
if args.run_type == "train":
train_lambda_rank(args.num_passes)
elif args.run_type == "infer":
lambda_rank_infer(pass_id=args.pass_num - 1)
lambda_rank_infer(pass_id=args.num_passes - 1)
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