【亲测免费】 TensorFlow-DeepFM 开源项目教程

TensorFlow-DeepFM 开源项目教程

【免费下载链接】tensorflow-DeepFM Tensorflow implementation of DeepFM for CTR prediction. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-DeepFM

1. 项目目录结构及介绍

该项目是用于实现CTR（点击率预测）的DeepFM模型，基于TensorFlow框架。以下是基本的目录结构：

tensorflow-DeepFM/
│
├── data/             # 存放数据集
│   ├── sample_data/  # 示例数据
│
├── model/            # 模型代码
│   └── deep_fm.py    # DeepFM模型定义
│
├── preprocess/       # 数据预处理脚本
│   └── process_data.py  # 数据处理函数
│
├── train.py          # 主训练脚本
└── config.py         # 配置文件

• data: 包含样本数据和可能的预处理脚本。
• model: 存放DeepFM模型的TensorFlow实现。
• preprocess: 提供数据预处理功能，将原始数据转换为模型所需的格式。
• train.py: 项目的主要入口点，执行模型训练。
• config.py: 包含运行配置，例如超参数和路径设置。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主训练脚本，它负责加载配置、预处理数据、初始化模型、训练模型并进行评估。关键步骤如下：

1. 导入所需库和模块。
2. 加载配置文件config.py。
3. 加载数据并进行预处理。
4. 创建DeepFM模型实例。
5. 设置优化器、损失函数和评估指标。
6. 开始训练循环，包括每轮的前向传播、反向传播、更新权重和日志记录。
7. 在验证集上评估模型性能。
8. (可选)保存最佳模型以供后续使用。

要运行此脚本，请确保你已在命令行环境中激活了适当的Python环境，并且导航至项目根目录，然后键入：

python train.py

您可能需要根据实际环境调整配置参数或提供完整的数据路径。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

配置文件config.py包含了模型训练的相关参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。示例配置可能包括：

class Config(object):
    # Data settings
    data_path = "./data/sample_data"  # 数据路径
    feature_size = 100  # 特征总数
    field_size = 10  # 字段总数
    categorical_field_num = 8  # 类别特征数量
    numerical_field_num = 2  # 数值特征数量

    # Model settings
    embedding_size = 16  # 嵌入维度
    num_layers = 3  # DNN层数
    units = [64, 32, 16]  # DNN每层神经元数量
    l2_reg_linear = 1e-5  # 一阶线性项L2正则化
    l2_reg_embedding = 1e-5  # 嵌入项L2正则化
    l2_reg_deep = 1e-5  # DNN部分L2正则化

    # Training settings
    batch_size = 128  # 训练批大小
    epochs = 10  # 总训练轮数
    learning_rate = 0.001  # 初始学习率
    early_stopping_rounds = 5  # 早停条件
    optimizer = "adam"  # 优化器

要自定义配置，只需更改相应的变量值，如batch_size、learning_rate等。请注意，更改配置后需要重新运行train.py，以便新的设置生效。

【免费下载链接】tensorflow-DeepFM Tensorflow implementation of DeepFM for CTR prediction. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-DeepFM