TensorHouse 开源项目使用教程

TensorHouse 开源项目使用教程

tensor-house 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensor-house

1. 项目的目录结构及介绍

TensorHouse 是一个包含多个 Jupyter Notebook 和 AI/ML 应用的集合，主要用于企业级用例，如营销、定价、供应链、智能制造等。项目的目录结构如下：

tensor-house/
├── _resources/
│   ├── demand-forecasting/
│   ├── marketing-analytics/
│   ├── pricing/
│   ├── promotions/
│   ├── recommendations/
│   ├── search/
│   ├── smart-manufacturing/
│   └── supply-chain/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍

• _resources/: 包含多个子目录，每个子目录对应一个特定的企业用例，如需求预测、营销分析、定价策略等。

  • demand-forecasting/: 需求预测相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • marketing-analytics/: 营销分析相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • pricing/: 定价策略相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • promotions/: 促销活动相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • recommendations/: 推荐系统相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • search/: 搜索相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • smart-manufacturing/: 智能制造相关的 Jupyter Notebook 和应用。
  • supply-chain/: 供应链相关的 Jupyter Notebook 和应用。

• .gitignore: Git 忽略文件，用于指定哪些文件或目录不需要被 Git 追踪。

• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目使用 Apache-2.0 许可证。

• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的概述、使用方法、贡献指南等信息。

2. 项目的启动文件介绍

TensorHouse 项目主要由 Jupyter Notebook 组成，因此没有传统的“启动文件”。每个 Jupyter Notebook 都是一个独立的应用或分析工具，可以直接在 Jupyter Notebook 环境中打开并运行。

启动步骤

1. 安装 Jupyter Notebook: 如果你还没有安装 Jupyter Notebook，可以通过以下命令安装：

   pip install jupyterlab
   

2. 克隆项目: 使用 Git 克隆 TensorHouse 项目到本地：

   git clone https://github.com/ikatsov/tensor-house.git
   

3. 启动 Jupyter Notebook: 进入项目目录并启动 Jupyter Notebook：

   cd tensor-house
   jupyter notebook
   

4. 打开 Notebook: 在浏览器中打开 Jupyter Notebook 界面，选择你感兴趣的 Notebook 文件并运行。

3. 项目的配置文件介绍

TensorHouse 项目没有统一的配置文件，每个 Jupyter Notebook 可能有自己的配置或参数设置。通常，这些配置会在 Notebook 的代码中直接定义。

配置示例

以下是一个典型的配置示例，假设你在 demand-forecasting/ 目录下有一个需求预测的 Notebook：

# 配置参数
config = {
    'model_type': 'DeepAR',
    'data_path': 'data/demand_data.csv',
    'prediction_horizon': 12,
    'learning_rate': 0.001
}

# 加载数据
data = pd.read_csv(config['data_path'])

# 训练模型
model = DeepAR(config['model_type'])
model.fit(data, learning_rate=config['learning_rate'])

# 预测
predictions = model.predict(horizon=config['prediction_horizon'])

在这个示例中，config 字典包含了模型的类型、数据路径、预测范围和学习率等配置参数。这些参数可以根据具体需求进行调整。

总结

TensorHouse 项目是一个丰富的 Jupyter Notebook 集合，涵盖了多个企业级 AI/ML 用例。通过本教程，你应该能够了解项目的目录结构、启动方法和配置方式，并能够开始使用这些 Notebook 进行数据分析和模型开发。

tensor-house 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensor-house