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以下是在gpu上运行的方法或者显著提高评测速度的替代方案:
在GPU上加速评测:
top-k
评测指标提供了加速策略,因为这些指标通常需要为每个用户-物品对估计分数,因此耗时较长。top-k
物品。topk()
函数。该函数针对CUDA进行了高度优化,因此在查找用户得分最高的top-k
物品时非常高效。import torch
# 假设您已经计算了用户和物品的排名分数
scores = torch.tensor(...) # 请替换为实际的分数
k = 10 # 指定所需的top-k值
# 使用GPU加速的topk()函数找到top-k物品
_, topk_indices = scores.topk(k, dim=1)
# 现在topk_indices包含每个用户的top-k物品的索引
替代策略:
请注意,选择的策略取决于您的具体用例、数据集大小和可用资源。尝试不同的方法,找到准确性和速度之间的最佳平衡。
有关更多详细信息,请参阅RecBole官方文档中关于评测方法和指标的部分 。请根据您的具体情况自行调整提供的代码片段! 🚀 [RecBole documentation]
您希望添加的功能是否与某个问题相关? 在进行precision,recall,ndcg进行数据评测时。由于评测在cpu上进行导致耗时巨大且gpu利用效率低
描述您希望的解决方案 希望能提供评测在gpu上运行的方法或者显著提高评测速度的替代方案
其他 最后感谢各位项目开发者的辛勤付出!