提交 91e9d5d6 编写于 作者: D dongzhihong

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...@@ -5,13 +5,13 @@ ...@@ -5,13 +5,13 @@
RankNet模型在命令行输入: RankNet模型在命令行输入:
```python ```python
python ranknet.py bash ./run_ranknet.sh
``` ```
LambdaRank模型在命令行输入: LambdaRank模型在命令行输入:
```python ```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。 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): ...@@ -150,7 +150,7 @@ def ranknet(input_dim):
RankNet的训练只需要运行命令: RankNet的训练只需要运行命令:
```python ```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。 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): ...@@ -277,7 +277,7 @@ def lambda_rank(input_dim):
训练LambdaRank模型只需要运行命令: 训练LambdaRank模型只需要运行命令:
```python ```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。 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 @@ ...@@ -47,13 +47,13 @@
RankNet模型在命令行输入: RankNet模型在命令行输入:
```python ```python
python ranknet.py bash ./run_ranknet.sh
``` ```
LambdaRank模型在命令行输入: LambdaRank模型在命令行输入:
```python ```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。 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): ...@@ -192,7 +192,7 @@ def ranknet(input_dim):
RankNet的训练只需要运行命令: RankNet的训练只需要运行命令:
```python ```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。 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): ...@@ -319,7 +319,7 @@ def lambda_rank(input_dim):
训练LambdaRank模型只需要运行命令: 训练LambdaRank模型只需要运行命令:
```python ```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。 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__': ...@@ -129,4 +129,4 @@ if __name__ == '__main__':
if args.run_type == "train": if args.run_type == "train":
train_lambda_rank(args.num_passes) train_lambda_rank(args.num_passes)
elif args.run_type == "infer": 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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