deepfm = DeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary') deepfm.load_weights("./output/deepfm_weight.h5")
时间: 2024-06-07 07:10:45 浏览: 13
这段代码使用了DeepFM模型来完成一个二分类任务,其中`linear_feature_columns`和`dnn_feature_columns`是用于表示特征的列,`task`参数指定了任务类型为二分类。`load_weights`方法是用于加载预训练好的模型权重。这里的权重文件路径为"./output/deepfm_weight.h5"。
相关问题
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。
columns = feature_data_df.columns.to_list()解释一下
这行代码是将 pandas DataFrame 数据结构中的列名提取出来,并将其转换为 Python 列表格式。具体而言,feature_data_df 是一个 pandas DataFrame 数据结构,它包含了若干列数据,即不同的特征值。columns 属性是 DataFrame 类的一个属性,它返回一个包含所有列名的 pandas 索引对象。为了将这个索引对象转换为 Python 列表,我们调用了 to_list() 方法,该方法将返回一个包含所有列名的列表。最终,columns 变量将保存这个列表。这个代码在数据分析和处理中经常用到,可以方便地对 DataFrame 中的各个列进行遍历、访问或操作。
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