Đây là ứng dụng Linux có tên Xếp hạng TensorFlow có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng TensorFlowRankingv0.5.2.zip. Nó có thể chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Xếp hạng TensorFlow với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Xếp hạng TensorFlow
MÔ TẢ
Xếp hạng TensorFlow là một thư viện dành cho các kỹ thuật Học để xếp hạng (LTR) trên nền tảng TensorFlow. Các hàm mất mát thường được sử dụng bao gồm tổn thất theo chiều, theo cặp và theo danh sách. Các số liệu xếp hạng thường được sử dụng như Xếp hạng đối ứng trung bình (MRR) và Mức tăng tích lũy chiết khấu được chuẩn hóa (NDCG). Chức năng tính điểm nhiều mục (còn được gọi là theo nhóm). Triển khai LambdaLoss để tối ưu hóa chỉ số xếp hạng trực tiếp. Học cách xếp hạng không thiên vị từ dữ liệu phản hồi thiên vị. Chúng tôi hình dung rằng thư viện này sẽ cung cấp một nền tảng mở thuận tiện để lưu trữ và nâng cao các mô hình xếp hạng hiện đại dựa trên các kỹ thuật học sâu, và do đó tạo điều kiện thuận lợi cho cả nghiên cứu học thuật và ứng dụng công nghiệp. Chúng tôi cung cấp bản demo, không cần cài đặt, để bắt đầu sử dụng Xếp hạng TF. Bản trình diễn này chạy trên sổ tay cộng tác, một môi trường Python tương tác. Sử dụng các tính năng và nhúng thưa thớt trong Xếp hạng TF.
Tính năng
- Sử dụng các tính năng thưa thớt/nhúng
- Xử lý dữ liệu ở định dạng TFRecord
- Tích hợp tenorboard trong colab notebook, cho Estimator API
- Xây dựng Xếp hạng TensorFlow tại địa phương
- Để dễ thử nghiệm, chúng tôi cũng cung cấp ví dụ TFRecord và ví dụ LIBSVM
- Các kết quả đào tạo như mất mát và số liệu có thể được hiển thị bằng Tensorboard
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/tensorflow-ranking.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
