这是名为 TensorFlow Ranking 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 TensorFlowRankingv0.5.2.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 TensorFlow Ranking with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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TensorFlow 排名
商品描述
TensorFlow Ranking 是一个用于 TensorFlow 平台上学习排序 (LTR) 技术的库。 常用的损失函数包括pointwise、pairwise和listwise损失。 常用的排名指标，如平均倒数排名 (MRR) 和归一化折扣累积收益 (NDCG)。 多项（也称为分组）评分函数。 用于直接排名指标优化的 LambdaLoss 实现。 来自有偏反馈数据的无偏学习排序。 我们设想这个库将提供一个方便的开放平台，用于托管和推进基于深度学习技术的最先进的排名模型，从而促进学术研究和工业应用。 我们提供了一个演示，无需安装，即可开始使用 TF-Ranking。 该演示在一个交互式 Python 环境 colaboratory notebook 上运行。 在 TF-Ranking 中使用稀疏特征和嵌入。
特性
- 使用稀疏/嵌入特征
- 处理 TFRecord 格式的数据
- colab notebook 中的 Tensorboard 集成，用于 Estimator API
- 在本地构建 TensorFlow Ranking
- 为了便于实验，我们还提供了一个 TFRecord 示例和一个 LIBSVM 示例
- 可以使用 Tensorboard 可视化损失和指标等训练结果
程式语言
Python
分类
这个应用程序也可以从 https://sourceforge.net/projects/tensorflow-ranking.mirror/ 获取。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
