EasyRec-Config 项目使用教程

EasyRec-Config 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

EasyRec-Config 项目的目录结构如下：

EasyRec-Config/
├── LICENSE
├── README.md
├── dssm_neg_sampler_on_taobao/
│   └── config
├── dssm_on_taobao/
│   └── config
├── wide_and_deep_on_sequence_feature_taobao/
│   └── config
└── ...

目录结构介绍

• LICENSE: 项目许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用说明。
• dssm_neg_sampler_on_taobao/config: 包含 DSSM 负采样在淘宝数据集上的配置文件。
• dssm_on_taobao/config: 包含 DSSM 在淘宝数据集上的配置文件。
• wide_and_deep_on_sequence_feature_taobao/config: 包含 Wide & Deep 模型在淘宝序列特征数据集上的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

EasyRec-Config 项目本身是一个配置文件仓库，没有特定的启动文件。项目的核心在于配置文件的管理和使用。用户可以根据自己的需求，使用这些配置文件来配置 EasyRec 模型。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件示例

以 dssm_on_taobao/config 目录下的配置文件为例：

# dssm_on_taobao/config/config.yaml
model_config:
  model_name: "DSSM"
  input_features:
    - name: "user_id"
      type: "categorical"
    - name: "item_id"
      type: "categorical"
  output_features:
    - name: "score"
      type: "float"
  loss: "binary_crossentropy"
  optimizer: "adam"
  metrics: ["accuracy"]

配置文件说明

• model_config: 模型的配置部分。
  • model_name: 模型的名称，例如 "DSSM"。
  • input_features: 输入特征的配置，包括特征名称和类型。
  • output_features: 输出特征的配置，包括特征名称和类型。
  • loss: 损失函数的配置，例如 "binary_crossentropy"。
  • optimizer: 优化器的配置，例如 "adam"。
  • metrics: 评估指标的配置，例如 "accuracy"。

配置文件的使用

用户可以根据自己的数据集和需求，修改配置文件中的参数，然后使用 EasyRec 框架加载这些配置文件进行模型训练和评估。

总结

EasyRec-Config 项目提供了多个预定义的配置文件，用户可以根据自己的需求进行修改和使用。通过这些配置文件，用户可以快速搭建和训练推荐系统模型。