推荐系统 | Tensorflow学习笔记

最新推荐文章于 2024-09-13 08:50:04 发布
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本文详细介绍了在Windows 10环境下安装TensorFlow的过程，包括配置CUDA 9.1、cuDNN 7.1及Python 3.6.4等环境。同时，解决了在使用Anaconda与pip过程中遇到的'_NamespacePath'objecthasnoattribute'sort'错误，并提供了如何完全卸载TensorFlow的方法。此外，还讲解了TensorFlow中session会话控制、variable变量、placeholder传入值、添加层、tf.reduce_sum()等核心概念。

激活
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‘_NamespacePath’ object has no attribute ‘sort’
使用Anaconda与pip报错’_NamespacePath’ object has no attribute 'sort’的解决方法

屏蔽warning
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安装GPU版本
怎样完全卸载tensorflow？（据说重新安装会直接卸载原来的，但我试过没用）
windows10 64位 Tensorflow安装–CUDA 9.1+cuDNN7.1+python3.6.4+tensorflow-GPU1.7.0安装详解（CUDA9.1版）
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session 会话控制
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variable 变量
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placeholder 传入值
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添加层
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tf.reduce_sum()

tf.reduce_sum()理解
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sigmoid越界
RuntimeWarning: overflow encountered in exp
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推荐系统（三）使用 TensorFlow 构建电影推荐系统
Jin_Kwok的博客
07-10 1747
本文将介绍基于MovieLens 数据集创建一个电影推荐系统的方法。具体而言，包括探索电影数据，训练矩阵分解模型，检查嵌入，矩阵分解中的正则化，Softmax 模型训练等内容。
TensorFlow推荐系统（一）
BulletTech2021的博客
12-14 2656
TensorFlow Recommender ——介绍电影推荐原理及解析源码。
【Tensorflow 2.12 简单智能商城商品推荐系统搭建】
开卷有益
10-23 1550
基于 Tensorflow 2.12 搭建一个简单的智能商城商品推荐系统demo~主要包含6个部分，首先是简单介绍系统架构，接着是训练数据收集、处理，然后是召回模型、排序模型的搭建以及训练、导出等，最后是部署模型提供REST API接口以及如何调用进行推荐。Tensorflow是谷歌开源的机器学习框架，可以帮助我们轻松地构建和部署机器学习模型。这里记录学习使用Tensorflow来搭建一个简单的智能商城商品推荐系统。
TensorFlow推荐系统（二）
BulletTech2021的博客
01-03 1473
1 前言 读过 TensorFlow推荐系统（一）的朋友们应该还有印象，上回我们介绍的模型是信息检索（retrieval），而在推荐系统中还有另一个任务模型，即为信息排序（ranking）。在排序阶段，其主要任务是对检索模型产出的条目进行调整以选择最有可能被用户喜欢和选择的电影条目。 今天，我们将详细介绍一下排序模型的原理和调用实例。 2 源码解析 数据准备，获取数据并拆分数据集。 搭建排序模型。 拟合并评估模型。 2.1 数据准备 importos import..
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使用Tensorflow构造隐语义模型的推荐系统 3900 个电影 6,040个用户 数据简介: http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m-README.txt 数据下载地址：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip http://www.lfd.uci.edu/~g...
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