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  • 2022-05-27 09:14
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注意-GRU-3M 论文“具有自适应Attention-GRU模型的品牌级排名系统[C]”的代码。 (接受IJCAI 2018) 运行命令:python train.py --buckets“ ./data/” --checkpointDir ./log/ --exp debug --m1 1 --m2 0 --m3 1 参数:“ buckets”是输入数据的文件夹,“ checkpointDir”是输出数据的折叠,“ debug”仅是文件夹名称(不重要),“ m1 m2 m3”表示激活了哪个修改。 运行上述命令一段时间后,在目录根目录下运行:tensorboard --logdir =“ ./ log /”,然后可以通过网站链接查看性能。 虚拟环境:virtualenv -p python2 env 源环境/ bin /激活 在Linux上安装TensorFlow: pip安装-
Attention-GRU-3M-master.zip
  • Attention-GRU-3M-master
  • train.py
    3.5KB
  • log
  • .DS_Store
    6KB
  • trnn.py
    9.2KB
  • utils.py
    351B
  • model.py
    14.9KB
  • README.md
    1004B
  • data
  • .DS_Store
    6KB
内容介绍
# Attention-GRU-3M Code for the paper 'A Brand-level Ranking System with the Adapted Attention-GRU Model[C]'. (IJCAI 2018 Accepted) Run command:python train.py --buckets "./data/" --checkpointDir ./log/ --exp debug --m1 1 --m2 0 --m3 1 parameters:'buckets' is the folder for the input data,'checkpointDir' is the fold for the output data,'debug' is only a folder name(not important),'m1 m2 m3' indicate which Modification is activated. After running the above command for a while,run under the root direcotory:tensorboard --logdir="./log/",then you can see the performance with a website link. virtual environment:virtualenv -p python2 env source env/bin/activate Install TensorFlow in Linux: pip install --upgrade  https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl Install TensorFlow in Mac: pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.1-py2-none-any.whl
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