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我是這么理解的: 在循環(huán)中, iterator.make_initializer(dataset)每運(yùn)行一次, 都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象, 假設(shè)為o1, 指向一個(gè)內(nèi)存地址a1, 循環(huán)過(guò)程中會(huì)不斷創(chuàng)建o1,a1 o2,a2 o3,a3..... , 所以讓內(nèi)存爆掉的不是tf.graph, 因?yàn)間raph本來(lái)就是會(huì)不斷創(chuàng)建的, 真正讓內(nèi)存爆掉的是內(nèi)存地址a1,a2,a3.... , 你把iterator.make_initializer(dataset)都指向一個(gè)內(nèi)存地址a1(也就是把a(bǔ)1放到循環(huán)外面)就好了

使用Tensorflow的DataSet和Iterator讀取數(shù)據(jù)橄维！

今天在寫NCF代碼的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上的代碼有一種新的數(shù)據(jù)讀取方式拴曲，這里將對(duì)應(yīng)的片段剪出來(lái)給大家分享下争舞。 NCF的文章參考：http://www.reibang.com/p/...

文哥的學(xué)習(xí)日記

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早上在檢查了一下你的原始數(shù)據(jù), 發(fā)現(xiàn)用戶id是從1到943順序排列, 電影id是從1到1682順序排列的, 那這樣就說(shuō)得通了, 最好還是要預(yù)先說(shuō)明這個(gè)前提

Python實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)

兩種最普遍的推薦系統(tǒng)的類型是基于內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾（CF）。協(xié)同過(guò)濾基于用戶對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度產(chǎn)生推薦澈灼，基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)基于物品屬性的相似性進(jìn)行推薦竞川。CF可以分為基于內(nèi)存的協(xié)同過(guò)濾和...

Guolz

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"創(chuàng)建用戶產(chǎn)品矩陣委乌，針對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)床牧，創(chuàng)建兩個(gè)矩陣" ,train_data_matrix[line[1]-1, line[2]-1] = line[3] 這里創(chuàng)建矩陣的時(shí)候, 為什么要用到item_id呢, 可是可以, 但是最好要添加一個(gè)條件, item_id必須要小于用戶數(shù)n_users = df.user_id.unique().shape[0]

Python實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)

兩種最普遍的推薦系統(tǒng)的類型是基于內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾（CF）。協(xié)同過(guò)濾基于用戶對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度產(chǎn)生推薦遭贸，基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)基于物品屬性的相似性進(jìn)行推薦戈咳。CF可以分為基于內(nèi)存的協(xié)同過(guò)濾和...

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