深度学习实战：手把手教你构建多任务、多标签模型

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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 ………………………………