Deep Interest Network (DIN)专题2-运行模型训练代码

1.首先git上下载源代码：

git clone https://github.com/zhougr1993/DeepInterestNetwork.git

2. 详细操作可以参考README.md文件，下面介绍下python3环境下最简单训练样本的方法：

1）进入/din目录下：

cd DeepInterestNetwork/din

2) 作者直接给出了基于amazon数据集处理好的.pkl的文件，只需要合并一下就可以操作：

cat aa ab ac > dataset.pkl

3）python3需要修改的地方：

train.py文件21行，对去.pkl文件时需要修改读取编码方式，否则无法正常解析.pkl文件：

with open('dataset.pkl', 'rb') as f:
  train_set = pickle.load(f,encoding='iso-8859-1')
  test_set = pickle.load(f,encoding='iso-8859-1')
  cate_list = pickle.load(f,encoding='iso-8859-1')
  user_count, item_count, cate_count = pickle.load(f)

两个遍历数据集class：DataInput 和 DataInputTest（均在input.py文件中定义）中的函数

def next(self):

修改为：

def __next__(self):

注意，这是python2和python3中，实现遍历功能class实现上的区别。

4）完成以上步骤后，直接执行：

python3 train.py

不出意外的话，可开启训练：

 先讲到这里，后面会继续介绍具体特征以及具体的代码功能实现。