wide_deep = WDL(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary') wide_deep.load_weights("./output/wide_deep_weight.h5")

这段代码是使用 TensorFlow 实现 Wide & Deep 模型，其中包括一个线性模型和一个深度神经网络模型。模型的输入分为两部分，一部分是线性特征，另一部分是深度特征。线性特征是直接与输出相关的特征，比如用户的年龄、性别等；深度特征则是需要通过神经网络进行学习的非线性特征，比如用户的兴趣、搜索关键词等。load_weights 方法是加载预训练的模型参数。

相关问题

把文件名got10k和绝对路径/root/workspace/wdl/Stark-main/data/got10kltr_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), '..')

可以使用以下代码将文件名got10k和绝对路径/root/workspace/wdl/Stark-main/data/got10k拼接起来：

import os

file_name = "got10k"
absolute_path = "/root/workspace/wdl/Stark-main/data/got10k"
file_path = os.path.join(absolute_path, file_name)

print(file_path)

输出结果为：/root/workspace/wdl/Stark-main/data/got10k/got10k

把文件名got10k和绝对路径/root/workspace/wdl/Stark-main/data/got10k加在这段代码里ltr_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), '..')

可以这样修改代码：

ltr_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), '..', 'data', 'got10k')
abs_path = '/root/workspace/wdl/Stark-main/data/got10k'

其中 `ltr_path` 是相对路径，`abs_path` 是绝对路径。