# TagSpace 以下是本例的简要目录结构及说明： ```text . ├── README.md # 文档 ├── train.py # 训练脚本 ├── infer.py # 预测脚本 ├── net.py # 网络结构 ├── text2paddle.py # 文本数据转paddle数据 ├── cluster_train.py # 多机训练 ├── cluster_train.sh # 多机训练脚本 ├── utils # 通用函数 ├── vocab_text.txt # 小样本文本字典 ├── vocab_tag.txt # 小样本类别字典 ├── train_data # 小样本训练目录 └── test_data # 小样本测试目录 ``` ## 简介 TagSpace模型的介绍可以参阅论文[#TagSpace: Semantic Embeddings from Hashtags](https://research.fb.com/publications/tagspace-semantic-embeddings-from-hashtags/)。 Tagspace模型学习文本及标签的embedding表示，应用于工业级的标签推荐，具体应用场景有feed新闻标签推荐。 ## 数据下载及预处理 数据地址： [ag news dataset](https://github.com/mhjabreel/CharCNN/tree/master/data/) 备份数据地址：[ag news dataset](https://paddle-tagspace.bj.bcebos.com/data.tar) 数据格式如下 ``` "3","Wall St. Bears Claw Back Into the Black (Reuters)","Reuters - Short-sellers, Wall Street's dwindling\band of ultra-cynics, are seeing green again." ``` 备份数据解压后，将文本数据转为paddle数据，先将数据放到训练数据目录和测试数据目录 ``` mv train.csv raw_big_train_data mv test.csv raw_big_test_data ``` 运行脚本text2paddle.py 生成paddle输入格式 ``` python text2paddle.py raw_big_train_data/ raw_big_test_data/ train_big_data test_big_data big_vocab_text.txt big_vocab_tag.txt ``` ## 单机训练 '--use_cuda 1' 表示使用gpu, 0表示使用cpu, '--parallel 1' 表示使用多卡 小数据训练（样例中的数据已经准备，可跳过上一节的数据准备，直接运行命令） GPU 环境 ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --use_cuda 1 ``` CPU 环境 ``` python train.py ``` 全量数据单机单卡训练 ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --use_cuda 1 --train_dir train_big_data/ --vocab_text_path big_vocab_text.txt --vocab_tag_path big_vocab_tag.txt --model_dir big_model --batch_size 500 ``` 全量数据单机多卡训练 ``` python train.py --train_dir train_big_data/ --vocab_text_path big_vocab_text.txt --vocab_tag_path big_vocab_tag.txt --model_dir big_model --batch_size 500 --parallel 1 ``` ## 预测 小数据预测 ``` python infer.py ``` 全量数据预测 ``` python infer.py --model_dir big_model --vocab_tag_path big_vocab_tag.txt --test_dir test_big_data/ ``` ## 本地模拟多机 运行命令 ``` sh cluster_train.py ```