tensorflow

Question

这个怎么修改啊，基于矩阵分解的电影推荐算法，应该是数据是空的吧

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

您在尝试基于TensorFlow实现矩阵分解的电影推荐算法时遇到了TypeError。错误发生在执行sess.run([train, summaryMerged])时，提示“Fetch argument None has invalid type”，这表明train变量的值为None。

从代码中可以看出，在训练模型部分，您没有正确初始化或定义train操作。在第四步中，虽然您指定了训练损失的summary，但并未展示出如何设置和更新模型参数（如矩阵因子）的训练步骤。

为了修复此问题，请确保以下几点：

1. 您首先需要构建矩阵分解模型，通常包括用户矩阵和物品矩阵的乘积，以及一个损失函数（如均方误差）。

# 假设U是用户矩阵，V是物品矩阵
# user_matrix, item_matrix = ... # 初始化用户矩阵和物品矩阵
# predictions = tf.matmul(user_matrix, item_matrix, transpose_b=True)  # 预测评分
# ratings = ... # 加载真实评分数据
# loss = tf.reduce_mean((predictions - ratings)**2)  # 均方误差损失函数

optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

1. 现在，在运行会话之前，确保train变量被正确赋值为优化器的最小化操作：

# 第四步：训练模型
tf.summary.scalar('train_loss', loss)
writer = tf.summary.create_file_writer(filename)

with writer.as_default():  # 使用with语句来确保summary写入到正确的文件
    sess = tf.compat.v1.Session()
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())

    for i in range(2000):
        _, movie_summary = sess.run([train_op, summaryMerged])
        writer.add_summary(movie_summary, global_step=i)

请根据您的实际情况调整上述代码以适应您的矩阵分解模型结构和数据加载方式。同时，请注意TensorFlow 2.x版本推荐使用Eager Execution模式及tf.function进行编译，而非通过Session.run()方式进行训练。