ReChorus开源项目使用教程

ReChorus开源项目使用教程

ReChorus “Chorus” of recommendation models: a light and flexible PyTorch framework for Top-K recommendation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReChorus

1. 项目的目录结构及介绍

ReChorus项目是一个基于PyTorch的推荐系统框架，其目录结构如下：

• data: 存储数据处理相关的代码和数据集。
• docs: 包含项目文档。
• src: 核心代码库，包括模型定义、训练流程和数据处理等。
  • runner: 负责模型的训练和评估。
  • model: 包含了各种推荐算法模型。
  • reader: 用于读取和处理数据集。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件。
• LICENSE: 项目的许可证信息。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目的依赖列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过src目录下的入口脚本进行，例如：

• train.py: 通常用于启动训练流程。
• evaluate.py: 用于模型评估。

用户需要根据自己的需求修改这些脚本来指定模型、数据集和训练参数。

3. 项目的配置文件介绍

ReChorus使用配置文件来管理项目设置，配置文件通常位于项目的根目录或相应模块的目录中。以下是配置文件的一般结构：

# 配置文件示例（config.yaml）

# 数据集路径
data_path: 'data/my_dataset'

# 模型配置
model:
  name: 'GeneralModel'
  params:
    embedding_size: 128
    hidden_size: 256

# 训练配置
train:
  epochs: 10
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001

# 评估配置
evaluate:
  metrics: ['HitRate', 'NDCG']

在配置文件中，可以定义数据集路径、模型类型及其参数、训练和评估的相关设置。这些配置会被启动文件读取，以初始化和运行项目。用户可以根据自己的需求调整配置文件中的参数。

ReChorus “Chorus” of recommendation models: a light and flexible PyTorch framework for Top-K recommendation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReChorus