wide_deep实战问题系列3

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wide_deep实战问题系列3

来源：10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍

慕哥0458965

2019-01-27

老师，您好！非常感谢您回答了我的前两个问题。我现在跑您的demo代码，有新遇到两个问题：
第一个问题：
我的公司GPU是tensorflow1.7版本，没有您的过滤字符串函数tf.strings，所以报错如下：data_set = tf.data.TextLineDataset(data_file).skip(1).filter(lambda line: tf.not_equal(tf.strings.regex_full_match(line, “.?.”),True))
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'strings’
请问这怎么改一下能让我的tensorflow1.7版本正常运行？
第二个问题：
老师，您的demo程序换成我的海量数据，就可以出好的效果了么？还是需要我做很多细节工作，如果需要我做很多细节工作的话，请您指点一下都需要做哪些方面的？
非常期待您的回答。

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2回答

David

David

2019-01-27

已采纳

你们项目应该之前用过浅层模型。你可以先使用那些特征跑个深层模型看看结果。

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慕哥0458965

老师，确实之前是对1000多个特征用spark搞的gbdt，现在跑深层模型deep_wide，是按您的demo还不够吧，您的demo真正部署上线还需要加些什么吗？我理解demo就是本地电脑玩的，上线肯定要加好多细节吧？

2019-01-27

共2条回复

David

David

2019-01-27

1.第一过滤是过滤掉有问号的行如果你之前处理特征时候没有异常，这个filter可以直接去掉。
2.不同产品需要依赖不同数据特征把和结果相关的特征找到基本上训练的model应该会好。看离线auc评估。关键是根据自己产品log，找到相关特征。这是关键。

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慕哥0458965

老师，您好，我就是跑您的demo程序，加filter报上面那个错误，不加filter报list越界错误，我的tf是1.7版本，请问我怎么跑通您的demo？

2019-01-27

共1条回复

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