Github项目---使用TF2.0进行推荐论文复现

最新推荐文章于 2025-04-23 20:04:18 发布
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文章标签： python 深度学习 大数据 人工智能 java
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本文档介绍了使用TensorFlow 2.0复现的推荐系统论文，包括NCF、DIN、Wide&Deep和DCN模型。详细阐述了每个模型的构建、数据集来源，并提供了代码链接和原始论文地址。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

看过一些比较知名的推荐系统、CTR预估论文。开【Recommended-System with TensorFlow 2.0】的原因有三个：

  1. 论文只看理论感觉有些地方简单，但是实践起来却比较困难；

  2. 为了更好的理解论文，增强自己的工程能力；

  3. 很多论文给出的复现代码都是TF1.x，对于使用TF2.0的我来说，很难理解【TF1.x学习不系统】；

所以想开一个TF2.0的Project，来对部分论文进行实验的复现。当然也看过一些知名的开源项目，如deepcrt等，不过发现对自己来说，只适合拿来参考【代码水平太高了，写不出来】。

关于【Recommended-System with TensorFlow 2.0】，模型基本按照论文进行构建，实验尽量使用论文给出的的公共数据集。如果论文给出github代码，会进行参考。

目前复现的模型有：NCF、DIN、Wide&Deep、DCN。

地址：https://github.com/ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0【求大佬给个Star】

快速导航：

  1. NCF

  2. DIN

  3. Wide&Deep

  4. DCN

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查看 Issues：如果在复现过程中遇到问题，查看项目的 Issues 页面，看看是否有人遇到并解决了类似的问题。每个项目都是独特的，所以这些步骤可能需要根据项目的具体情况进行调整。始终参考项目文档是一个好习惯。检查文档：阅读项目的 README.md 文件，了解需要安装哪些依赖。遵循项目说明：根据 README.md 或其他文档中的说明运行项目。运行测试：如果项目包含测试，运行这些测试以确保一切正常。找到项目仓库：在 GitHub 上找到你想复现的项目。编译代码：如果项目需要编译，请执行相应的编译步骤。
如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码
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在终端进行训练的话没法看到代码的细节，因此我们可以在pycharm中进行。conda activate name-of-env（接下来运行的内容就是基于这个环境的）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。在训练自己的网络时，只需要改变datasets中的facades变成自己的数据就可以。(要在下载的源代码存放的路径下运行才能找到需求环境的文件。阅读github代码中要求的环境，安装。4：查看github中的具体步骤。下载完放在相应的文件夹中。
GoogLeNet(Inception v3)论文及代码复现笔记
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文章继承了BN-Inception（Inception v2）中将5 × 5 卷积分解为两个3 × 3 卷积的思路以降低计算成本（n个5 × 5 卷积比n个3 × 3 卷积计算成本高25 / 9 = 2.78 倍），同时还引入了空间分离卷积，也就是将n × n 卷积给分解成1 × n和n × 1两个卷积，可以大大减少计算量，特别是对于像5 × 5 和7 × 7这样的大卷积核。这两个思路对于轻量级网络的设计有一定的借鉴。例如，一个 3×3 的卷积等价于首先执行一个 1×3 的卷积再执行一个 3×1 的卷积。
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