Building deep retrieval models
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Building deep retrieval models
In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers to our models to increase their expressive power. In general, deeper models are capable o
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Taking advantage of context features
In the featurization tutorial we incorporated multiple features beyond just user and movie identifiers into our models, but we haven't explored whether those features improve model accuracy. Many factors affect whether features beyond ids are useful
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Using side features: feature preprocessing
One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature representations. These need to be appropriately transformed in order to be useful in building models: User and i
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TensorFlow Recommenders: Quickstart
In this tutorial, we build a simple matrix factorization model using the MovieLens 100K dataset with TFRS. We can use this model to recommend movies for a given user. Import TFRS from typing import Dict, Text import numpy as np import tensorflow as
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Tensorflow serving with docker
本次教程的目的是带领大家看下如何用 Docker 部署深度学习模型的 第一步我们需要 pull 一个 docker image sudo docker pull tensorflow/serving 如上图所示,执行 pull 之后,我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest 接下来我们 clone 一个仓库 git clone https://github.com/tensorflow/serving 上图中的 saved_model_half_plus_two_
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3分钟带你了解版本控制系统的发展历史
3分钟带你了解版本控制系统的发展历史 关于版本控制 什么是“版本控制”?我为什么要关心它呢? 版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化,以便将来查阅特定版本修订情况的系统。在CODE CHINA 中,我们对保存着软件源代码的文件作版本控制,但实际上,你可以对任何类型的文件进行版本控制。 如果你是位图形或网页设计师,可能会需要保存某一幅图片或页面布局文件的所有修订版本(这或许是你非常渴望拥有的功能),采用版本控制系统(VCS)是个明智的选择。 有了它你就可以将选定的文件回溯到之前的状态,甚至将整个
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Load and preprocess images
This tutorial shows how to load and preprocess an image dataset in three ways. First, you will use high-level Keras preprocessing utilities and layers to read a directory of images on disk. Next, you will write your own input pipeline from scratch us
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Tensorflow小技巧(一)
how-do-i-select-rows-from-a-dataframe-based-on-column-values To select rows whose column value equals a scalar, some_value, use ==: df.loc[df['column_name'] == some_value] To select rows whose column value is in an iterable, some_values, use isin: df
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Recommending movies: retrieval
Real-world recommender systems are often composed of two stages: The retrieval stage is responsible for selecting an initial set of hundreds of candidates from all possible candidates. The main objective of this model is to efficiently weed out all c
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为什么要选择Tensorflow作为深度学习开发工具(一)
首先我们要讲一下为什么提到 Tensorflow TensorFlow 是一个端到端的机器学习开源平台。它有一个全面、灵活的工具,函数库和社区资源生态系统,可以让研究人员推动 ML 领域的最先进技术,以及让开发人员轻松构建和部署 ML 驱动的应用程序 从上面这段话,我们可以看出 Tensorflow 有一个非常强的生态系统,可以让开发者很轻松的走完整条项目开发链,这让它在工业界的应用方面占有非常大的优势,同时由于全面、灵活的工具、函数库,这让研究人员可以很方便的使用它来做各种实验,综上我们可以知
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根据译文片段预测翻译作者
本教程的目的是带领大家学会,根据译文片段预测翻译作者 本次用到的数据集是三个 txt 文本,分别是 cowper.txt、derby.txt、butler.txt ,该文本已经经过一些预处理,去除了表头,页眉等 接下来我们加载数据,这里我们使用 tf.data.TextLineDataset API,而不是之前使用的 text_dataset_from_directory,两者的区别是,前者加载 txt 文件里的每一行作为一个样本,后者是加载整个 txt 文件作为一个样本 DIRECTORY_U
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Docker in Ubuntu20.04
docker install Uninstall old versions Older versions of Docker were called docker, docker.io, or docker-engine. If these are installed, uninstall them: sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc Install using the repository Be
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开发&划水&摸鱼&Bug灌水乐园 五湖四海的开发工程师们,来!
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