PyTorch中的矩阵分解_Python_下载.zip

# torchmf matrix factorization in PyTorch ## Installation ### pip ```commandline pip install -r requirements.txt ``` ### conda ```commandline conda env create -f environment.yml conda activate torchmf ``` ## Example ```bash $ python run.py --example explicit ( 1 ): 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:01<00:00, 85.88it/s, train_loss=7.9] Epoch: 1 train: 15.04790 val: 8.84972 ( 2 ): 100%|███████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:01<00:00, 84.06it/s, train_loss=2.96] Epoch: 2 train: 4.34132 val: 4.04638 ( 3 ): 100%|███████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:01<00:00, 81.54it/s, train_loss=1.51] Epoch: 3 train: 1.87918 val: 2.43315 ( 4 ): 100%|███████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:01<00:00, 85.55it/s, train_loss=1.19] Epoch: 4 train: 1.21419 val: 1.80296 ( 5 ): 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:00<00:00, 90.87it/s, train_loss=0.945] Epoch: 5 train: 0.99693 val: 1.49770 ( 6 ): 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:00<00:00, 89.33it/s, train_loss=0.914] Epoch: 6 train: 0.90174 val: 1.33501 ( 7 ): 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:00<00:00, 115.70it/s, train_loss=0.83] Epoch: 7 train: 0.85230 val: 1.23783 ( 8 ): 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:01<00:00, 88.85it/s, train_loss=0.879] Epoch: 8 train: 0.82072 val: 1.17781 ( 9 ): 100%|█████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:00<00:00, 119.93it/s, train_loss=0.766] Epoch: 9 train: 0.79898 val: 1.13976 (10 ): 100%|█████████████████████████████████████████████████████| 89/89 [00:00<00:00, 122.18it/s, train_loss=0.736] Epoch: 10 train: 0.77820 val: 1.10951 ``` which looks something like