Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorch 使用教程

Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorch 使用教程

Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorchA PyTorch implementation of Neural Attentive Session Based Recommendation (NARM)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorch

1. 项目的目录结构及介绍

Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorch/
├── assets/
├── datasets/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── dataset.py
├── main.py
├── metric.py
├── narm.py
├── requirements.txt
├── utils.py

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• datasets/: 存放数据集文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• dataset.py: 数据集处理脚本。
• main.py: 项目主启动文件。
• metric.py: 评估指标计算脚本。
• narm.py: NARM 模型实现文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• utils.py: 工具函数脚本。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责模型的训练和评估。主要功能包括：

• 加载配置参数
• 初始化数据集和数据加载器
• 构建 NARM 模型
• 定义损失函数和优化器
• 训练模型并进行评估

使用方法：

python main.py

3. 项目的配置文件介绍

项目没有显式的配置文件，但可以通过 main.py 中的参数进行配置。例如：

# main.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=100, help='输入批量大小')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=30, help='训练轮数')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001, help='学习率')
# 其他参数...

args = parser.parse_args()

可以通过命令行参数进行配置：

python main.py --batch_size 200 --epochs 50 --lr 0.0005

以上是 Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorch 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置方法。希望对您有所帮助！

Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorchA PyTorch implementation of Neural Attentive Session Based Recommendation (NARM)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural-Attentive-Session-Based-Recommendation-PyTorch