deepfm tensorflow 模型导出
原创
2020-12-04 17:15:18
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学习总结在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二
原创
2022-07-14 12:58:03
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deepfm tensorflow 模型导出及java使用
原创
2020-12-08 15:01:49
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http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型，以实现点击率预估。用 tensorflow 试着写了 DeepFM,
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2019-04-22 19:54:00
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1. FNN、PNN、wide&deep等此前几种深度模型见下图。 (1) FNN，见图左边。用 FM 预训练embedding layer，然后DNN训练。作者认为有两点局限：embedding layer 的参数会受到 FM 的影响；预训练计算量大，效率问题。同时 FNN仅能捕捉高阶特征，相比之下，DeepFM 无需预训练，且能捕捉高阶和低阶特征。(2) PNN，见图中间。为
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2024-06-19 19:55:30
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DeepFM1.模型基本原理1.1 模型结构1.2 模型原理2.Tensorflow实现3.小结 DNN模型和 FM 模型的结合成DeepFM，由wide&deep模型演变而来，FM取代wide的LR模型，解决特征交叉问题。1.模型基本原理1.1 模型结构DeepFM 是由哈工大和华为公司联合提出的深度学习模型，架构示意图： 可以看到，DeepFM 利用了 Wide&Deep 组
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2023-12-13 03:47:51
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模型保存(tf.keras保存模型)保存
Tf.Keras 模型保存为 HDF5 文件Keras 使用了 h5py Python 包。h5py 是 Keras 的依赖项，应默认被安装保存/加载整个模型
不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存模型。使用 model.save(‘path/to/my_model.h5’) 将整个模型保存到单个 HDF5 文件中。包括以下内容：
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2024-05-02 22:35:19
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作者 | AI小昕编辑 | 安可【导读】：本文讲了Tensorflow从入门到精通。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：深度学习与计算机视觉。Tensor介绍Tensor（张量）是Tensorflow中最重要的数据结构，用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念
Introduction深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有hand-crafted工作。深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力。虽然将深度
# 如何在 PyTorch 中实现 DeepFM 模型
DeepFM 是一种结合了深度学习和因子分解机的模型，广泛应用于推荐系统。接下来，我将为您详细介绍如何在 PyTorch 中实现 DeepFM 模型，包括每个步骤的具体操作和代码示例。
## 流程概述
以下是实现 DeepFM 模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备与预处理
大家好，我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，翻译过来就是DeepFM：一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper的作者来自哈工大和华为，不得不说在人工智能领域的很多论文都是国产的，作为从业者还是非常欣喜能看到这点的。通过名字我们
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2024-04-15 17:37:54
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1 背景 对于CTR问题，了解用户行为背后的隐式特征交互非常重要。通常用户单击行为背后的特征交互可能非常复杂，其中低阶和高阶特征交互均应发生重要作用，根据Wide & Deep模型的见解，同时考虑低阶和高阶特征交互能带来更好的提升。关键的挑战在于如何有效地建模特征交互，更加精确地描述数据的特点。 广义线性模型在实践中显示了不错的性能。然而，线性模型缺乏学习特征相互作
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2021-03-22 20:23:59
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把deepfm换成transformer，离线AUC还不如deepfm？？调参问
原创
2022-07-19 19:45:26
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1.前言RFM模型即”R”——Recency(最近一次消费时间)、”F”——Frequency(一段时间内消费频次)、”M”——(一段时间内消费总额)。这三个指标可以将我们的用户划分成不同的等级和层次，目的是为了衡量他们的用户价值，从而能够更准确地将成本和精力花在更精确的用户层次身上。一个典型的例子就是针对一个明显无意愿的流失用户，对其继续push自己的核心产品，费时费力也费钱。2.如何用Pyth
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2023-09-18 19:14:08
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参考文献Guo H, Tang R, Ye Y
原创
2023-06-14 19:24:40
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前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
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2024-05-05 18:54:11
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本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
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2024-02-22 00:49:25
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TesnsorFlow计算图的方法。import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算他们的和
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "v1")
v2 = tf.V
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2024-06-07 05:52:46
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