Tensorflow 2.12 电影推荐项目搭建
学习笔记
Tensorflow 2.12 电影推荐项目搭建记录~
Tensorflow是谷歌开源的机器学习框架，可以帮助我们轻松地构建和部署机器学习模型。这里记录学习使用tensorflow来搭建一个电影项目demo，包含召回模型搭建、排序模型搭建，以及整合两个模型进行完整的推荐。
相关文章：
电影推荐-召回模型
电影推荐-排序模型
工具、环境
开发工具：PyCharm 2023.1.1 (Community Edition)
使用环境：Python 3.10.6
使用框架：tensorflow 2.12.0、tensorflow-datasets 4.9.2、tensorflow-recommenders 0.7.3、numpy 1.23.5、pandas 2.0.3、tensorboard 2.12.3
创建项目
使用PyCharm创建一个新项目：MovieRecommenders，方便后续在项目中实现推荐模型、排序模型相关的代码：
点击Create按钮，完成创建，新建项目截图如下：
项目配置
打开控制台，配置pip国内源，下包的速度会快一点，这里配置阿里源：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
配置截图如下：
安装相关python包
使用pip安装tensorflow、tensorflow-recommenders、tensorflow-datasets三个包，注意对应版本，tensorflow的依赖包很多，整个过程估计5~10分钟：
pip install tensorflow==2.12.0
pip install tensorflow-recommenders==0.7.3
pip install tensorflow-datasets==4.9.2
安装截图如下：
召回模型实现
新建movie_recommenders包，在该包下创建Retrieval.py文件，如下：
Retrieval.py主要为构建、训练、导出电影推荐召回模型，包含以下步骤（代码详见上面召回模型的文章）：
- 导入相关模块
- 加载数据
- 数据预处理
- 生成词汇表
- 构建查询塔
- 构建候选条目塔
- 模型指标
- 损失函数
- 构建双塔召回模型
- 训练和评估
- 预测
- 导出和加载模型
这里我们改下保存模型的路径，把训练好的模型保存到项目路径下，为后续做推荐准备，其他代码不做变动：
# 保存模型和加载模型
# with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
# path = os.path.join(tmp, "model")
path = "C:\data\python\space\MovieRecommenders\models\\retrieval\\"
tf.saved_model.save(index, path)
loaded = tf.saved_model.load(path)
scores, titles = loaded(["42"])
print(f"Recommendations: {
scores[0][:3]}")
print(f"Recommendations: {
titles[0][:3]}")
点击运行，控制台训练、评估、推荐结果相关日志输出如下：
C:\data\python\space\MovieRecommenders\venv\Scripts\python.exe C:\data\python\space\MovieRecommenders\movie_recommenders\Retrieval.py
Epoch 1/3
10/10 
