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快速进给
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2021-02-09
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快速进给 介绍 SpeedyFeed:关于在循环中使用预训练的语言模型来训练Microsoft NewsRecommenders的系统加速 要求 pip install -r requirements.txt 数据 有关数据集格式,请参见 用法 python run_example . py - - root_data_dir . / example_data / - - bus_connection True - - content_refinement True - - max_keyword_freq 100 - - beta_for_cache 0.002 - - max_step_in_cache 20 - - mode train_test - - world_size - 1 更多参数信息请参考src/parameter.py
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SpeedyFeed-master.zip (45个子文件)
SpeedyFeed-master
.gitignore 2KB
requirements.txt 111B
run_example.py 934B
src
world.py 114B
dataloader.py 18KB
infer_news_vecs.py 6KB
streaming.py 7KB
parameters.py 5KB
test_auc.py 6KB
refinement.py 6KB
utils.py 5KB
recommender.py 9KB
preprocess.py 11KB
speedyfeed.py 15KB
test_recall.py 7KB
train.py 9KB
LICENSE 1KB
LanguageModels
configuration_tnlrv3.py 4KB
SpeedyModel.py 16KB
config.py 2KB
convert_state_dict.py 3KB
BaseModel.py 18KB
README.md 659B
example_data
traindata
ProtoBuf_1.tsv 90KB
DocFeatures.tsv 3.61MB
ProtoBuf_0.tsv 88KB
ProtoBuf_2.tsv 87KB
ProtoBuf_3.tsv 88KB
testdata
DocFeatures.tsv 3.61MB
daily_recall
history_positive_2.tsv 4KB
daily_news_1.tsv 3KB
history_positive_1.tsv 4KB
daily_news_2.tsv 3KB
impressions
ProtoBuf_1.tsv 28KB
ProtoBuf_5.tsv 28KB
ProtoBuf_0.tsv 28KB
ProtoBuf_4.tsv 28KB
ProtoBuf_2.tsv 28KB
ProtoBuf_7.tsv 28KB
ProtoBuf_6.tsv 28KB
ProtoBuf_3.tsv 28KB
README.md 1KB
pretrainedModel
uncased-vocab.txt 226KB
uncased-config.json 383B
docker
Dockerfile 136B
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