【小白入门】2019 ICME2019 字节跳动 • 短视频内容理解与推荐竞赛

2024-05-20 22:25:41

因为一直在看矩阵算法相关的文章，算法的研究陷入了瓶颈，所以想从数据上找找突破口。

欢迎做这个比赛的同学一起交流分享！

比赛官网 https://www.biendata.com/competition/icmechallenge2019/

2019年2月11日：发布测试集，开放测试集结果提交入口

2019年4月1日：参赛报名截止

2019年4月7日：测试集结果提交截止，计算排名

系统环境

win10、GPU1050ti、

安装环境

Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64
cuda_9.0.176_win10.exe
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4.2.24.zip
Pycharm专业版（使用学校邮箱有一年的免费权）

PS：

cuda9.0千万不能装错，之前电脑装过cuda9.1，安装tensorflow之后，一直出现错误

“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”

“Failed to load the native TensorFlow runtime”

按照这个顺序来装很顺畅，没有什么小问题，之后再用pycharm安装虚拟环境，不需要在cmd中用conda命令装tensorflow。

安装深度学习框架

Tensorflow 1.12 GPU版本

安装过程参考 https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616

比赛

因为没有服务器，所以选择了小数据量的Track2，baseline来自

https://github.com/shenweichen/Bytedance_ICME2019_challenge_baseline

把整个项目拉进安装了tensorflow的虚拟环境的位置，按照Github中配置一下所需的包即可。

到官网下载所需的数据集，放进input里，即可直接跑数据

效果

我的电脑（1050ti）跑了20分钟，提交的结果分数是0.770，一开始可以排到30多名，现在掉下去了。

下一步准备调参，把baseline里面用的算法（xDeepFM）学一下，尝试加入矩阵分解算法

baseline的代码简洁易懂，非常好理解（本人无任何python经验）

参考的baseline发布者大神的github shenweichen

以及大神的包DeepCTR的说明

https://deepctr-doc.readthedocs.io/en/latest/_modules/deepctr/models/xdeepfm.html#xDeepFM

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