提交 bb6e5db8 编写于 作者: Y yaoxuefeng

fix codes and readme

上级 6b39bbf3
......@@ -69,12 +69,6 @@ class Model(ModelBase):
name="target_cat_seq", shape=[None, seq_len], dtype="int64")
self.data_var.append(target_cat_seq)
#if self.use_DataLoader:
# self._data_loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(
# feed_list=self.data_var,
# capacity=10000,
# use_double_buffer=False,
# iterable=False)
train_inputs = [hist_item_seq] + [hist_cat_seq] + [target_item] + [
target_cat
] + [label] + [mask] + [target_item_seq] + [target_cat_seq]
......
......@@ -59,7 +59,6 @@
## 使用教程(快速开始)
使用样例数据快速开始,参考[训练](###训练) & [预测](###预测)
## 使用教程(复现论文)
### 注意
为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型,我们在每个模型下都提供了样例数据,并且调整了batch_size等超参以便在样例数据上更加友好的显示训练&测试日志。如果需要复现readme中的效果请按照如下表格调整batch_size等超参,并使用提供的脚本下载对应数据集以及数据预处理。
| 模型 | batch_size | thread_num | epoch_num |
| :------------------: | :--------------------: | :--------------------: | :--------------------: |
......@@ -89,7 +88,7 @@ python -m paddlerec.run -m ./config.yaml # 自定义修改超参后,指定配
# 修改对应模型的config.yaml,mode配置infer_runner
# 示例: mode: runner1 -> mode: infer_runner
# infer_runner中 class配置为 class: single_infer
# 如果训练阶段和预测阶段的模型输入一phase不需要改动,复用train的即可
# 如果训练阶段和预测阶段的模型输入一致,phase不需要改动,复用train的即可
# 修改完config.yaml后 执行:
python -m paddlerec.run -m ./config.yaml # 以DNN为例
......
......@@ -16,13 +16,13 @@ workspace: "paddlerec.models.rank.xdeepfm"
dataset:
- name: sample_1
type: QueueDataset #或者QueueDataset
type: QueueDataset #或者DataLoader
batch_size: 5
data_path: "{workspace}/data/sample_data/train"
sparse_slots: "label feat_idx"
dense_slots: "feat_value:39"
- name: infer_sample
type: QueueDataset #或者QueueDataset
type: QueueDataset #或者DataLoader
batch_size: 5
data_path: "{workspace}/data/sample_data/train"
sparse_slots: "label feat_idx"
......
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