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src/train_diary.py
View file @ 32e0e127
...@@ -64,16 +64,16 @@ def main(): ...@@ -64,16 +64,16 @@ def main():
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(train_df, shuffle=True), max_steps=50000) train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(train_df, shuffle=True), max_steps=50000)
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(val_df, shuffle=False)) eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(val_df, shuffle=False))
res = tf.estimator.train_and_evaluate(model, train_spec, eval_spec) res = tf.estimator.train_and_evaluate(model, train_spec, eval_spec)
print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@") print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
print(res[0]) print(res[0])
print("ctr_auc: " + str(res[0]["ctr_auc"])) print("ctr_auc: " + str(res[0]["ctr_auc"]))
print("ctcvr_auc: " + str(res[0]["ctcvr_auc"])) print("ctcvr_auc: " + str(res[0]["ctcvr_auc"]))
print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
model_export_path = str(Path("~/data/models/diary").expanduser()) model_export_path = str(Path("~/data/models/diary").expanduser())
save_path = model_export(model, all_features, model_export_path) save_path = model_export(model, all_features, model_export_path)
print("save to: " + save_path) print("save to: " + save_path)
set_essm_model_save_path("diary", save_path) set_essm_model_save_path("diary", save_path)
print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
print("============================================================") print("============================================================")
# save_path = str(Path("~/Desktop/models/1596012827").expanduser()) # local # save_path = str(Path("~/Desktop/models/1596012827").expanduser()) # local
......
src/train_tractate.py
View file @ 32e0e127
...@@ -61,16 +61,16 @@ def main(): ...@@ -61,16 +61,16 @@ def main():
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(train_df, shuffle=True), max_steps=50000) train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(train_df, shuffle=True), max_steps=50000)
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(val_df, shuffle=False)) eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: esmm_input_fn(val_df, shuffle=False))
res = tf.estimator.train_and_evaluate(model, train_spec, eval_spec) res = tf.estimator.train_and_evaluate(model, train_spec, eval_spec)
print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@") print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
print(res[0]) print(res[0])
print("ctr_auc: " + str(res[0]["ctr_auc"])) print("ctr_auc: " + str(res[0]["ctr_auc"]))
print("ctcvr_auc: " + str(res[0]["ctcvr_auc"])) print("ctcvr_auc: " + str(res[0]["ctcvr_auc"]))
print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
model_export_path = str(Path("~/data/models/tractate/").expanduser()) model_export_path = str(Path("~/data/models/tractate/").expanduser())
save_path = model_export(model, all_features, model_export_path) save_path = model_export(model, all_features, model_export_path)
print("save to: " + save_path) print("save to: " + save_path)
set_essm_model_save_path("tractate", save_path) set_essm_model_save_path("tractate", save_path)
print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
print("============================================================") print("============================================================")
......
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