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Author: tanzhongyibidu

lesson8/prepare_data.py

@@ -2,12 +2,12 @@
 # -*- coding:utf-8 -*-
 
 """
-Authors: fuqiang(fqjeremybuaa@163.com)
-Date: 2017/11/29
+ Authors: fuqiang(fqjeremybuaa@163.com)
+ Date: 2017/11/29
 
-在paddlePaddle cloud平台上完成训练数据的预处理，关键步骤如下：
-1.获取文件路径和训练器参数
-2.根据训练文件路径对movielens数据集进行拆分
+ 在paddlePaddle cloud平台上完成训练数据的预处理，关键步骤如下：
+ 1.获取文件路径和训练器参数
+ 2.根据训练文件路径对movielens数据集进行拆分
 """
 
 import os

lesson8/train_with_cloud.py

@@ -2,23 +2,23 @@
 # -*- coding:utf-8 -*-
 
 """
-Authors: fuqiang(fqjeremybuaa@163.com)
-Date: 2017/11/29
-
-在paddlePaddle cloud平台上分布式训练推荐模型，关键步骤如下：
-1.初始化
-2.配置网络结构和设置参数：
- - 构造用户融合特征模型
- - 构造电影融合特征模型
- - 定义特征相似性度量inference
- - 成本函数cost
- - 创建parameters
- - 定义feeding
-3.定义event_handler
-4.定义trainer
- - 从RecordIO文件路径创建数据reader读取文件:recordio()
-5.开始训练
-6.根据模型参数和测试数据来预测结果:infer()
+ Authors: fuqiang(fqjeremybuaa@163.com)
+ Date: 2017/11/29
+
+ 在paddlePaddle cloud平台上分布式训练推荐模型，关键步骤如下：
+ 1.初始化
+ 2.配置网络结构和设置参数：
+  - 构造用户融合特征模型
+  - 构造电影融合特征模型
+  - 定义特征相似性度量inference
+  - 成本函数cost
+  - 创建parameters
+  - 定义feeding
+ 3.定义event_handler
+ 4.定义trainer
+  - 从RecordIO文件路径创建数据reader读取文件:recordio()
+ 5.开始训练
+ 6.根据模型参数和测试数据来预测结果:infer()
 """
 
 import copy