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qiaoguan / deep-ctr-prediction

CTR prediction models based on deep learning(基于深度学习的广告推荐CTR预估模型)
https://github.com/qiaoguan/deep-ctr-prediction
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代码实现相关 #5

Closed jinzengnju closed 4 years ago

jinzengnju commented 4 years ago

在模型文件esmm.py中，mode为predict模式下，有一个 export_outputs = { 'regression': tf.estimator.export.RegressionOutput(predictions['cvr_preds']) #线上预测需要的 } 这个导出来有什么具体的用处吗？因为你在train.py文件中导出了模型，所以不是很理解这里export_outputs有什么用？

另一个问题是： session_config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 1, 'CPU': 10}, inter_op_parallelism_threads=10, intra_op_parallelism_threads=10

log_device_placement=True

                              )

这里多线程的设置有什么理论依据吗？还是经验设置？

qiaoguan commented 4 years ago

export_outputs是导出模型，可以线上用， 如果用tensorflow serving， 这样导出就可以直接给tensorflow serving用了，如果不涉及到工业级的部署，这个就用不到了。 tf.ConfigProto 这个里面可以指定用多少CPU， GPU， 线程并行的， 可以根据你的机器，改下参数，一般用默认的也ok