主要观点总结
本文介绍了基于流行的MovieLens数据集，使用稀疏特征创建多任务多标签模型的过程。文章首先介绍了数据准备，包括环境设置、数据集下载和预处理。随后，定义了多任务多标签模型，并详细描述了模型的构建过程，包括用户和电影嵌入、共享层以及任务特定输出。文章还介绍了训练循环，包括损失计算、优化器更新以及训练过程的可视化。接着，文章描述了如何使用TensorBoard来监控训练过程。最后，文章讲述了模型的推理过程，包括模型保存和加载、预测函数以及模型部署，并使用Ray Serve来部署模型，使其可以通过API访问。
关键观点总结
关键观点1: 数据准备
文章首先介绍了环境设置和数据集下载、预处理。
关键观点2: 多任务多标签模型
定义了多任务多标签模型，并描述了模型构建过程，包括用户和电影嵌入、共享层以及任务特定输出。
关键观点3: 训练循环
描述了训练循环中的损失计算、优化器更新以及训练过程的可视化。
关键观点4: TensorBoard监控
介绍了如何使用TensorBoard来监控训练过程。
关键观点5: 模型推理和部署
描述了模型的推理过程，包括模型保存和加载、预测函数，以及使用Ray Serve来部署模型。
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来源：DeepHub IMBA 本文 约5100字 ，建议阅读 10+ 分钟 本文将基于流行的 MovieLens 数据集，使用稀疏特征来创建一个多任务多标签模型，并逐步介绍整个过程。 多任务多标签模型是现代机器学习中的基础架构，这个任务在概念上很简单 -训练一个模型同时预测多个任务的多个输出。 在本文中，我们将基于流行的 MovieLens 数据集,使用稀疏特征来创建一个多任务多标签模型，并逐步介绍整个过程。所以本文将涵盖数据准备、模型构建、训练循环、模型诊断，最后使用 Ray Serve 部署模型的全部流程。 1. 设置环境 在深入代码之前,请确保安装了必要的库(以下不是详尽列表)： pip install pandas scikit-learn torch ray [serve] matplotlib requests tensorboard 我们在这里使用的数据集足够小,所以可以使用 CPU 进行训练。 2. 准备数据集 我们将从创建用于处理 MovieLens
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