DeepCTR学习资料汇总
DeepCTR是一个基于深度学习的点击率(CTR)预估模型库,提供易用、模块化、可扩展的接口,支持快速实验和大规模训练。本文汇总了DeepCTR的相关学习资源,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的CTR模型库。
项目简介
DeepCTR具有以下特点:
- 易用性: 提供类似
tf.keras.Model的接口,支持快速实验 - 模块化: 包含多个核心组件层,可以方便地构建自定义模型
- 可扩展: 支持添加新的模型和特征列
- 大规模: 提供 TensorFlow Estimator 接口,支持大规模数据和分布式训练
- 兼容性: 同时兼容 TensorFlow 1.x 和 2.x 版本
快速开始
- 安装DeepCTR:
pip install deepctr[cpu] # CPU版本
pip install deepctr[gpu] # GPU版本
- 使用示例:
from deepctr.models import DeepFM
from deepctr.feature_column import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names
# 准备特征列
sparse_features = ['category', 'ad_type']
dense_features = ['age', 'income']
feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=1000,embedding_dim=4)
for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,)
for feat in dense_features]
feature_names = get_feature_names(feature_columns)
# 创建并训练模型
model = DeepFM(feature_columns, feature_names)
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])
model.fit(train_model_input, train[target].values, batch_size=256, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.2)
详细文档
DeepCTR提供了详尽的在线文档,包括:
文档地址: https://deepctr-doc.readthedocs.io/
支持的模型
DeepCTR实现了多种经典的CTR预估模型,包括:
- Wide & Deep
- DeepFM
- xDeepFM
- Deep Interest Network (DIN)
- Deep Interest Evolution Network (DIEN)
- AutoInt
- FiBiNET
- 等等
完整的模型列表可以在文档中查看。
相关资源
- GitHub仓库: https://github.com/shenweichen/DeepCTR
- PyPI包: https://pypi.org/project/deepctr/
- 中文介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/53231955
讨论交流
- GitHub Discussions: https://github.com/shenweichen/DeepCTR/discussions
- 微信公众号: 浅梦学习笔记
DeepCTR为CTR预估任务提供了丰富的模型和易用的接口,希望本文汇总的资料可以帮助你更好地学习和使用这个强大的工具。如果你在使用过程中有任何问题,欢迎在GitHub上提issue或参与讨论。
