Transformers4Rec 项目教程

Transformers4Rec 项目教程

Transformers4RecTransformers4Rec is a flexible and efficient library for sequential and session-based recommendation and works with PyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformers4Rec

1. 项目的目录结构及介绍

Transformers4Rec 项目的目录结构如下：

Transformers4Rec/
├── README.md
├── setup.py
├── transformers4rec/
│   ├── __init__.py
│   ├── config/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.yaml
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dataset.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base_model.py
│   │   ├── transformer_model.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── helpers.py
│   ├── main.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• transformers4rec/: 项目主目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • config/: 配置文件目录。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • config.yaml: 配置文件。
  • data/: 数据处理相关文件目录。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • dataset.py: 数据集处理脚本。
  • models/: 模型相关文件目录。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • base_model.py: 基础模型脚本。
    • transformer_model.py: 转换器模型脚本。
  • utils/: 工具函数目录。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • helpers.py: 辅助函数脚本。
  • main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py，它负责初始化配置、加载数据、构建模型并启动训练过程。以下是 main.py 的主要功能：

import argparse
from transformers4rec.config import load_config
from transformers4rec.data import load_dataset
from transformers4rec.models import build_model
from transformers4rec.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Transformers4Rec")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    dataset = load_dataset(config)
    model = build_model(config)
    trainer = Trainer(config, model, dataset)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• argparse: 用于解析命令行参数。
• load_config: 加载配置文件。
• load_dataset: 加载数据集。
• build_model: 构建模型。
• Trainer: 训练器类，负责模型的训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config/config.yaml，它包含了模型的各种配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是 config.yaml 的一个示例：

data:
  path: "data/dataset.csv"
  batch_size: 32

model:
  type: "transformer"
  hidden_size: 256
  num_layers: 4
  num_heads: 8

training:
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

配置文件介绍

• data: 数据相关配置。
  • path: 数据集路径。
  • batch_size: 批处理大小。
• model: 模型相关配置。
  • type: 模型类型。
  • hidden_size: 隐藏层大小。
  • num_layers: 层数。
  • num_heads: 注意力头数。
• training: 训练相关配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。

Transformers4RecTransformers4Rec is a flexible and efficient library for sequential and session-based recommendation and works with PyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformers4Rec