【源码】基于MindSpore框架的Wide Deep推荐系统

项目简介

本项目提供了基于MindSpore框架的Wide & Deep模型训练与评估解决方案。Wide & Deep模型结合线性模型与深度神经网络优势，常用于推荐系统和CTR预测任务。项目涵盖从数据准备、模型构建到训练和评估的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据准备：提供数据预处理和分割脚本，支持MindRecord、TFRecord和H5等不同格式数据集。
2. 模型构建：定义Wide & Deep模型网络结构，包含宽部分和深部分，同时定义损失函数和优化器。
3. 训练与评估：提供训练和评估脚本，支持分布式训练和参数服务器模式，支持Ascend、GPU等多种设备目标。
4. 回调函数：定义损失回调和评估回调，用于训练和评估过程中监控损失和性能。
5. 模型导出：提供模型导出脚本，支持将训练好的模型导出为AIR、ONNX、MINDIR等不同格式。

安装使用步骤

环境准备

确保安装了MindSpore框架，并根据需求配置环境（如Ascend或GPU）。

数据准备

1. 下载数据集：从[1]获取数据集下载链接，并将其存放在指定路径下。
2. 预处理数据：使用提供的预处理脚本对数据进行处理，生成MindRecord格式的数据。 bash python src/preprocess_data.py --data_path=./data/ --dense_dim=13 --slot_dim=26 --threshold=100 --train_line_count=45840617 --skip_id_convert=0

模型训练

使用提供的训练脚本进行模型训练，支持单机训练、分布式训练和参数服务器模式。 bash python train_and_eval.py --data_path=./data/mindrecord --data_type=mindrecord

模型评估

使用提供的评估脚本对训练好的模型进行性能评估。 bash python eval.py --data_path=./data/mindrecord --data_type=mindrecord

模型导出

使用提供的导出脚本将训练好的模型导出为不同格式。 bash python export.py --ckpt_path=./checkpoints/model.ckpt --file_name=wide_and_deep --file_format=MINDIR

注意：项目中的脚本和代码示例仅提供了基本功能，实际使用时可能需要根据具体需求进行修改和扩展。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】