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基于 Transformer 的推荐系统

作者： Khalid Salama
创建日期 2020/12/30
最后修改日期 2025/01/27
描述： 在 Movielens 上使用行为序列 Transformer (BST) 模型进行评分率预测。

ⓘ 此示例使用 Keras 3

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简介

本示例演示了 Qiwei Chen 等人提出的行为序列 Transformer (BST) 模型，使用了 Movielens 数据集。BST 模型利用用户观看和评分电影的顺序行为，以及用户画像和电影特征，来预测用户对目标电影的评分。

更准确地说，BST 模型旨在通过接受以下输入来预测目标电影的评分

用户观看的 movie_ids 的固定长度序列。
用户观看的电影的 ratings 的固定长度序列。
一组用户特征，包括 user_id、sex、occupation 和 age_group。
输入序列和目标电影中每部电影的 genres 集合。
要预测评分的 target_movie_id。

本示例在以下方面修改了原始 BST 模型

我们将电影特征（类型）纳入到输入序列和目标电影的每部电影的嵌入处理中，而不是将它们视为 Transformer 层之外的“其他特征”。
我们利用输入序列中电影的评分及其在序列中的位置，在将它们馈送到自注意力层之前更新它们。

请注意，本示例应在 TensorFlow 2.4 或更高版本上运行。

数据集

我们使用 Movielens 数据集的 1M 版本。该数据集包含约 100 万个评分，来自 6000 名用户对 4000 部电影的评分，以及一些用户特征、电影类型。此外，还提供了每个用户-电影评分的时间戳，这允许为每个用户创建电影评分序列，正如 BST 模型所期望的那样。

设置

import os

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"  # or torch, or tensorflow

import math
from zipfile import ZipFile
from urllib.request import urlretrieve
import numpy as np
import pandas as pd

import keras
from keras import layers, ops
from keras.layers import StringLookup

准备数据

下载并准备 DataFrames

首先，让我们下载 movielens 数据。

下载的文件夹将包含三个数据文件：users.dat、movies.dat 和 ratings.dat。

urlretrieve("http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip", "movielens.zip")
ZipFile("movielens.zip", "r").extractall()

然后，我们将数据加载到 pandas DataFrames 中，并使用正确的列名。

users = pd.read_csv(
    "ml-1m/users.dat",
    sep="::",
    names=["user_id", "sex", "age_group", "occupation", "zip_code"],
    encoding="ISO-8859-1",
    engine="python",
)

ratings = pd.read_csv(
    "ml-1m/ratings.dat",
    sep="::",
    names=["user_id", "movie_id", "rating", "unix_timestamp"],
    encoding="ISO-8859-1",
    engine="python",
)

movies = pd.read_csv(
    "ml-1m/movies.dat",
    sep="::",
    names=["movie_id", "title", "genres"],
    encoding="ISO-8859-1",
    engine="python",
)

在这里，我们进行一些简单的数据处理以修复列的数据类型。

users["user_id"] = users["user_id"].apply(lambda x: f"user_{x}")
users["age_group"] = users["age_group"].apply(lambda x: f"group_{x}")
users["occupation"] = users["occupation"].apply(lambda x: f"occupation_{x}")

movies["movie_id"] = movies["movie_id"].apply(lambda x: f"movie_{x}")

ratings["movie_id"] = ratings["movie_id"].apply(lambda x: f"movie_{x}")
ratings["user_id"] = ratings["user_id"].apply(lambda x: f"user_{x}")
ratings["rating"] = ratings["rating"].apply(lambda x: float(x))

每部电影都有多种类型。我们将它们拆分为 movies DataFrame 中的单独列。

genres = ["Action", "Adventure", "Animation", "Children's", "Comedy", "Crime"]
genres += ["Documentary", "Drama", "Fantasy", "Film-Noir", "Horror", "Musical"]
genres += ["Mystery", "Romance", "Sci-Fi", "Thriller", "War", "Western"]

for genre in genres:
    movies[genre] = movies["genres"].apply(
        lambda values: int(genre in values.split("|"))
    )

将电影评分数据转换为序列

首先，让我们使用 unix_timestamp 对评分数据进行排序，然后按 user_id 对 movie_id 值和 rating 值进行分组。

输出 DataFrame 将为每个 user_id 包含一条记录，其中包含两个有序列表（按评分日期时间排序）：他们评分的电影以及他们对这些电影的评分。

ratings_group = ratings.sort_values(by=["unix_timestamp"]).groupby("user_id")

ratings_data = pd.DataFrame(
    data={
        "user_id": list(ratings_group.groups.keys()),
        "movie_ids": list(ratings_group.movie_id.apply(list)),
        "ratings": list(ratings_group.rating.apply(list)),
        "timestamps": list(ratings_group.unix_timestamp.apply(list)),
    }
)

现在，让我们将 movie_ids 列表拆分为一组固定长度的序列。我们对 ratings 执行相同的操作。设置 sequence_length 变量以更改模型输入序列的长度。您还可以更改 step_size 以控制为每个用户生成的序列数。

sequence_length = 4
step_size = 2


def create_sequences(values, window_size, step_size):
    sequences = []
    start_index = 0
    while True:
        end_index = start_index + window_size
        seq = values[start_index:end_index]
        if len(seq) < window_size:
            seq = values[-window_size:]
            if len(seq) == window_size:
                sequences.append(seq)
            break
        sequences.append(seq)
        start_index += step_size
    return sequences


ratings_data.movie_ids = ratings_data.movie_ids.apply(
    lambda ids: create_sequences(ids, sequence_length, step_size)
)

ratings_data.ratings = ratings_data.ratings.apply(
    lambda ids: create_sequences(ids, sequence_length, step_size)
)

del ratings_data["timestamps"]

之后，我们处理输出，使每个序列在 DataFrame 中的单独记录中。此外，我们将用户特征与评分数据连接起来。

ratings_data_movies = ratings_data[["user_id", "movie_ids"]].explode(
    "movie_ids", ignore_index=True
)
ratings_data_rating = ratings_data[["ratings"]].explode("ratings", ignore_index=True)
ratings_data_transformed = pd.concat([ratings_data_movies, ratings_data_rating], axis=1)
ratings_data_transformed = ratings_data_transformed.join(
    users.set_index("user_id"), on="user_id"
)
ratings_data_transformed.movie_ids = ratings_data_transformed.movie_ids.apply(
    lambda x: ",".join(x)
)
ratings_data_transformed.ratings = ratings_data_transformed.ratings.apply(
    lambda x: ",".join([str(v) for v in x])
)

del ratings_data_transformed["zip_code"]

ratings_data_transformed.rename(
    columns={"movie_ids": "sequence_movie_ids", "ratings": "sequence_ratings"},
    inplace=True,
)

使用 sequence_length 为 4 和 step_size 为 2，我们最终得到 498,623 个序列。

最后，我们将数据拆分为训练集和测试集，分别占实例的 85% 和 15%，并将它们存储到 CSV 文件中。

random_selection = np.random.rand(len(ratings_data_transformed.index)) <= 0.85
train_data = ratings_data_transformed[random_selection]
test_data = ratings_data_transformed[~random_selection]

train_data.to_csv("train_data.csv", index=False, sep="|", header=False)
test_data.to_csv("test_data.csv", index=False, sep="|", header=False)

定义元数据

CSV_HEADER = list(ratings_data_transformed.columns)

CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY = {
    "user_id": list(users.user_id.unique()),
    "movie_id": list(movies.movie_id.unique()),
    "sex": list(users.sex.unique()),
    "age_group": list(users.age_group.unique()),
    "occupation": list(users.occupation.unique()),
}

USER_FEATURES = ["sex", "age_group", "occupation"]

MOVIE_FEATURES = ["genres"]

编码输入特征

encode_input_features 函数的工作原理如下

每个类别用户特征都使用 layers.Embedding 进行编码，嵌入维度等于该特征的词汇表大小的平方根。这些特征的嵌入被连接起来以形成单个输入张量。
电影序列和目标电影中的每部电影都使用 layers.Embedding 进行编码，其中维度大小是电影数量的平方根。
每部电影的多热编码类型向量与其嵌入向量连接，并使用非线性 layers.Dense 进行处理，以输出与电影嵌入维度相同的向量。
位置嵌入被添加到序列中的每个电影嵌入中，然后乘以来自评分序列的评分。
目标电影嵌入与序列电影嵌入连接，生成形状为 [batch size, sequence length, embedding size] 的张量，正如 Transformer 架构的注意力层所期望的那样。
该方法返回包含两个元素的元组：encoded_transformer_features 和 encoded_other_features。

# Required for tf.data.Dataset
import tensorflow as tf


def get_dataset_from_csv(csv_file_path, batch_size, shuffle=True):

    def process(features):
        movie_ids_string = features["sequence_movie_ids"]
        sequence_movie_ids = tf.strings.split(movie_ids_string, ",").to_tensor()
        # The last movie id in the sequence is the target movie.
        features["target_movie_id"] = sequence_movie_ids[:, -1]
        features["sequence_movie_ids"] = sequence_movie_ids[:, :-1]
        # Sequence ratings
        ratings_string = features["sequence_ratings"]
        sequence_ratings = tf.strings.to_number(
            tf.strings.split(ratings_string, ","), tf.dtypes.float32
        ).to_tensor()
        # The last rating in the sequence is the target for the model to predict.
        target = sequence_ratings[:, -1]
        features["sequence_ratings"] = sequence_ratings[:, :-1]

        def encoding_helper(feature_name):

            # This are target_movie_id and sequence_movie_ids and they have the same
            # vocabulary as movie_id.
            if feature_name not in CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY:
                vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY["movie_id"]
                index_lookup = StringLookup(
                    vocabulary=vocabulary, mask_token=None, num_oov_indices=0
                )
                # Convert the string input values into integer indices.
                value_index = index_lookup(features[feature_name])
                features[feature_name] = value_index
            else:
                # movie_id is not part of the features, hence not processed. It was mainly required
                # for its vocabulary above.
                if feature_name == "movie_id":
                    pass
                else:
                    vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY[feature_name]
                    index_lookup = StringLookup(
                        vocabulary=vocabulary, mask_token=None, num_oov_indices=0
                    )
                    # Convert the string input values into integer indices.
                    value_index = index_lookup(features[feature_name])
                    features[feature_name] = value_index

        # Encode the user features
        for feature_name in CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY:
            encoding_helper(feature_name)
        # Encoding target_movie_id and returning it as the target variable
        encoding_helper("target_movie_id")
        # Encoding sequence movie_ids.
        encoding_helper("sequence_movie_ids")
        return dict(features), target

    dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
        csv_file_path,
        batch_size=batch_size,
        column_names=CSV_HEADER,
        num_epochs=1,
        header=False,
        field_delim="|",
        shuffle=shuffle,
    ).map(process)
    return dataset


def encode_input_features(
    inputs,
    include_user_id,
    include_user_features,
    include_movie_features,
):
    encoded_transformer_features = []
    encoded_other_features = []

    other_feature_names = []
    if include_user_id:
        other_feature_names.append("user_id")
    if include_user_features:
        other_feature_names.extend(USER_FEATURES)

    ## Encode user features
    for feature_name in other_feature_names:
        vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY[feature_name]
        # Compute embedding dimensions
        embedding_dims = int(math.sqrt(len(vocabulary)))
        # Create an embedding layer with the specified dimensions.
        embedding_encoder = layers.Embedding(
            input_dim=len(vocabulary),
            output_dim=embedding_dims,
            name=f"{feature_name}_embedding",
        )
        # Convert the index values to embedding representations.
        encoded_other_features.append(embedding_encoder(inputs[feature_name]))

    ## Create a single embedding vector for the user features
    if len(encoded_other_features) > 1:
        encoded_other_features = layers.concatenate(encoded_other_features)
    elif len(encoded_other_features) == 1:
        encoded_other_features = encoded_other_features[0]
    else:
        encoded_other_features = None

    ## Create a movie embedding encoder
    movie_vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY["movie_id"]
    movie_embedding_dims = int(math.sqrt(len(movie_vocabulary)))
    # Create an embedding layer with the specified dimensions.
    movie_embedding_encoder = layers.Embedding(
        input_dim=len(movie_vocabulary),
        output_dim=movie_embedding_dims,
        name=f"movie_embedding",
    )
    # Create a vector lookup for movie genres.
    genre_vectors = movies[genres].to_numpy()
    movie_genres_lookup = layers.Embedding(
        input_dim=genre_vectors.shape[0],
        output_dim=genre_vectors.shape[1],
        embeddings_initializer=keras.initializers.Constant(genre_vectors),
        trainable=False,
        name="genres_vector",
    )
    # Create a processing layer for genres.
    movie_embedding_processor = layers.Dense(
        units=movie_embedding_dims,
        activation="relu",
        name="process_movie_embedding_with_genres",
    )

    ## Define a function to encode a given movie id.
    def encode_movie(movie_id):
        # Convert the string input values into integer indices.
        movie_embedding = movie_embedding_encoder(movie_id)
        encoded_movie = movie_embedding
        if include_movie_features:
            movie_genres_vector = movie_genres_lookup(movie_id)
            encoded_movie = movie_embedding_processor(
                layers.concatenate([movie_embedding, movie_genres_vector])
            )
        return encoded_movie

    ## Encoding target_movie_id
    target_movie_id = inputs["target_movie_id"]
    encoded_target_movie = encode_movie(target_movie_id)

    ## Encoding sequence movie_ids.
    sequence_movies_ids = inputs["sequence_movie_ids"]
    encoded_sequence_movies = encode_movie(sequence_movies_ids)
    # Create positional embedding.
    position_embedding_encoder = layers.Embedding(
        input_dim=sequence_length,
        output_dim=movie_embedding_dims,
        name="position_embedding",
    )
    positions = ops.arange(start=0, stop=sequence_length - 1, step=1)
    encodded_positions = position_embedding_encoder(positions)
    # Retrieve sequence ratings to incorporate them into the encoding of the movie.
    sequence_ratings = inputs["sequence_ratings"]
    sequence_ratings = ops.expand_dims(sequence_ratings, -1)
    # Add the positional encoding to the movie encodings and multiply them by rating.
    encoded_sequence_movies_with_poistion_and_rating = layers.Multiply()(
        [(encoded_sequence_movies + encodded_positions), sequence_ratings]
    )

    # Construct the transformer inputs.
    for i in range(sequence_length - 1):
        feature = encoded_sequence_movies_with_poistion_and_rating[:, i, ...]
        feature = ops.expand_dims(feature, 1)
        encoded_transformer_features.append(feature)
    encoded_transformer_features.append(encoded_target_movie)
    encoded_transformer_features = layers.concatenate(
        encoded_transformer_features, axis=1
    )
    return encoded_transformer_features, encoded_other_features

创建模型输入

def create_model_inputs():
    return {
        "user_id": keras.Input(name="user_id", shape=(1,), dtype="int32"),
        "sequence_movie_ids": keras.Input(
            name="sequence_movie_ids", shape=(sequence_length - 1,), dtype="int32"
        ),
        "target_movie_id": keras.Input(
            name="target_movie_id", shape=(1,), dtype="int32"
        ),
        "sequence_ratings": keras.Input(
            name="sequence_ratings", shape=(sequence_length - 1,), dtype="float32"
        ),
        "sex": keras.Input(name="sex", shape=(1,), dtype="int32"),
        "age_group": keras.Input(name="age_group", shape=(1,), dtype="int32"),
        "occupation": keras.Input(name="occupation", shape=(1,), dtype="int32"),
    }

创建 BST 模型

include_user_id = False
include_user_features = False
include_movie_features = False

hidden_units = [256, 128]
dropout_rate = 0.1
num_heads = 3


def create_model():

    inputs = create_model_inputs()
    transformer_features, other_features = encode_input_features(
        inputs, include_user_id, include_user_features, include_movie_features
    )
    # Create a multi-headed attention layer.
    attention_output = layers.MultiHeadAttention(
        num_heads=num_heads, key_dim=transformer_features.shape[2], dropout=dropout_rate
    )(transformer_features, transformer_features)

    # Transformer block.
    attention_output = layers.Dropout(dropout_rate)(attention_output)
    x1 = layers.Add()([transformer_features, attention_output])
    x1 = layers.LayerNormalization()(x1)
    x2 = layers.LeakyReLU()(x1)
    x2 = layers.Dense(units=x2.shape[-1])(x2)
    x2 = layers.Dropout(dropout_rate)(x2)
    transformer_features = layers.Add()([x1, x2])
    transformer_features = layers.LayerNormalization()(transformer_features)
    features = layers.Flatten()(transformer_features)

    # Included the other_features.
    if other_features is not None:
        features = layers.concatenate(
            [features, layers.Reshape([other_features.shape[-1]])(other_features)]
        )

    # Fully-connected layers.
    for num_units in hidden_units:
        features = layers.Dense(num_units)(features)
        features = layers.BatchNormalization()(features)
        features = layers.LeakyReLU()(features)
        features = layers.Dropout(dropout_rate)(features)
    outputs = layers.Dense(units=1)(features)
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model


model = create_model()

An NVIDIA GPU may be present on this machine, but a CUDA-enabled jaxlib is not installed. Falling back to cpu.

运行训练和评估实验

# Compile the model.
model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.01),
    loss=keras.losses.MeanSquaredError(),
    metrics=[keras.metrics.MeanAbsoluteError()],
)

# Read the training data.

train_dataset = get_dataset_from_csv("train_data.csv", batch_size=265, shuffle=True)

# Fit the model with the training data.
model.fit(train_dataset, epochs=2)

# Read the test data.
test_dataset = get_dataset_from_csv("test_data.csv", batch_size=265)

# Evaluate the model on the test data.
_, rmse = model.evaluate(test_dataset, verbose=0)
print(f"Test MAE: {round(rmse, 3)}")

Epoch 1/2

  1/Unknown  7s 7s/step - loss: 12.6790 - mean_absolute_error: 3.2470


  2/Unknown  7s 175ms/step - loss: 11.8442 - mean_absolute_error: 3.1216


  3/Unknown  7s 169ms/step - loss: 11.2701 - mean_absolute_error: 3.0387


  4/Unknown  7s 162ms/step - loss: 10.7890 - mean_absolute_error: 2.9640


  5/Unknown  8s 160ms/step - loss: 10.3522 - mean_absolute_error: 2.8934


  6/Unknown  8s 173ms/step - loss: 9.9734 - mean_absolute_error: 2.8301 


  7/Unknown  8s 181ms/step - loss: 9.6343 - mean_absolute_error: 2.7711


  8/Unknown  8s 176ms/step - loss: 9.3284 - mean_absolute_error: 2.7167


  9/Unknown  8s 174ms/step - loss: 9.0492 - mean_absolute_error: 2.6662


 10/Unknown  8s 172ms/step - loss: 8.7926 - mean_absolute_error: 2.6188


 11/Unknown  9s 171ms/step - loss: 8.5587 - mean_absolute_error: 2.5750


 12/Unknown  9s 169ms/step - loss: 8.3417 - mean_absolute_error: 2.5337


 13/Unknown  9s 169ms/step - loss: 8.1379 - mean_absolute_error: 2.4944


 14/Unknown  9s 169ms/step - loss: 7.9466 - mean_absolute_error: 2.4568


 15/Unknown  9s 168ms/step - loss: 7.7681 - mean_absolute_error: 2.4216


 16/Unknown  9s 168ms/step - loss: 7.6015 - mean_absolute_error: 2.3885


 17/Unknown  10s 168ms/step - loss: 7.4451 - mean_absolute_error: 2.3571


 18/Unknown  10s 168ms/step - loss: 7.2978 - mean_absolute_error: 2.3273


 19/Unknown  10s 167ms/step - loss: 7.1582 - mean_absolute_error: 2.2988


 20/Unknown  10s 167ms/step - loss: 7.0262 - mean_absolute_error: 2.2716


 21/Unknown  10s 167ms/step - loss: 6.9011 - mean_absolute_error: 2.2458


 22/Unknown  10s 166ms/step - loss: 6.7823 - mean_absolute_error: 2.2211


 23/Unknown  11s 166ms/step - loss: 6.6689 - mean_absolute_error: 2.1972


 24/Unknown  11s 167ms/step - loss: 6.5609 - mean_absolute_error: 2.1744


 25/Unknown  11s 166ms/step - loss: 6.4579 - mean_absolute_error: 2.1524


 26/Unknown  11s 166ms/step - loss: 6.3597 - mean_absolute_error: 2.1315


 27/Unknown  11s 166ms/step - loss: 6.2656 - mean_absolute_error: 2.1112


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1598/未知 358秒 220毫秒/步 - 损失: 1.5258 - 平均绝对误差: 0.9678

1599/未知 364秒 224毫秒/步 - 损失: 1.5256 - 平均绝对误差: 0.9678

1599/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 364秒 224毫秒/步 - 损失: 1.5254 - 平均绝对误差: 0.9677

Epoch 2/2

/home/humbulani/tensorflow-env/env/lib/python3.11/site-packages/keras/src/trainers/epoch_iterator.py:159: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset.
  self._interrupted_warning()

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1322/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━━ 1:12 263毫秒/步 - 损失值: 1.0260 - 平均绝对误差: 0.8100

1323/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━━ 1:12 263毫秒/步 - 损失值: 1.0260 - 平均绝对误差: 0.8100

1324/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━━ 1:12 263毫秒/步 - 损失值: 1.0260 - 平均绝对误差: 0.8100

1325/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━━ 1:11 262毫秒/步 - 损失值: 1.0260 - 平均绝对误差: 0.8100

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1328/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━━ 1:11 263毫秒/步 - 损失值: 1.0259 - 平均绝对误差: 0.8100

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1349/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━━ 1:05 263毫秒/步 - 损失值: 1.0256 - 平均绝对误差: 0.8099

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1378/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 58秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0252 - 平均绝对误差: 0.8097

1379/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 57秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0252 - 平均绝对误差: 0.8097

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1399/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 52秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0249 - 平均绝对误差: 0.8095

1400/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 52秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0249 - 平均绝对误差: 0.8095

1401/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 52秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0249 - 平均绝对误差: 0.8095

1402/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 51秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0249 - 平均绝对误差: 0.8095

1403/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 51秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0249 - 平均绝对误差: 0.8095

1404/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 51秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0249 - 平均绝对误差: 0.8095

1405/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 51秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

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1407/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 50秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

1408/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 50秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

1409/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 50秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

1410/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 49秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

1411/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 49秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

1412/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 49秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0248 - 平均绝对误差: 0.8095

1413/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 49秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8095

1414/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 48秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

1415/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 48秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

1416/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 48秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

1417/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 47秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

1418/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 47秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

1419/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 47秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

1420/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 47秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0247 - 平均绝对误差: 0.8094

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1422/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 46秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1423/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 46秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1424/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 46秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1425/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 45秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1426/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 45秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1427/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 45秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1428/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 45秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0246 - 平均绝对误差: 0.8094

1429/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 44秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8094

1430/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 44秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8094

1431/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 44秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8093

1432/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 43秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8093

1433/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 43秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8093

1434/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 43秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8093

1435/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 43秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8093

1436/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 42秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0245 - 平均绝对误差: 0.8093

1437/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 42秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1438/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 42秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1439/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━━ 42秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1440/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 41秒 263毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1441/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 41秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1442/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 41秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1443/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 41秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1444/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 40秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0244 - 平均绝对误差: 0.8093

1445/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 40秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8093

1446/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 40秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8093

1447/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 40秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8093

1448/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 39秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8092

1449/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 39秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8092

1450/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 39秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8092

1451/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 39秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8092

1452/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 38秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8092

1453/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 38秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0243 - 平均绝对误差: 0.8092

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1455/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 37秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1456/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 37秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1457/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 37秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1458/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 37秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1459/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 36秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1460/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 36秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1461/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 36秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0242 - 平均绝对误差: 0.8092

1462/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 36秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8092

1463/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 35秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8092

1464/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 35秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8092

1465/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 35秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8092

1466/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 35秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8091

1467/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 34秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8091

1468/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 34秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8091

1469/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 34秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8091

1470/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 34秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0241 - 平均绝对误差: 0.8091

1471/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 33秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1472/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 33秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1473/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 33秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1474/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 32秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1475/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 32秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1476/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 32秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1477/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 32秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1478/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 31秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0240 - 平均绝对误差: 0.8091

1479/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 31秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8091

1480/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 31秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8091

1481/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 31秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8091

1482/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 30秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8091

1483/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 30秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8091

1484/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 30秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8090

1485/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 30秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8090

1486/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 29秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8090

1487/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 29秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0239 - 平均绝对误差: 0.8090

1488/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 29秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1489/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 29秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1490/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 28秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1491/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 28秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1492/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 28秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1493/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 27秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1494/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 27秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1495/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 27秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0238 - 平均绝对误差: 0.8090

1496/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 27秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8090

1497/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 26秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8090

1498/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 26秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8090

1499/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 26秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8090

1500/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 26秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8090

1501/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 25秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8090

1502/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 25秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8089

1503/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 25秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0237 - 平均绝对误差: 0.8089

1504/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 25秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1505/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 24秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1506/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 24秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1507/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 24秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1508/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 24秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1509/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 23秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1510/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 23秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1511/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 23秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1512/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 22秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0236 - 平均绝对误差: 0.8089

1513/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 22秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1514/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 22秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1515/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 22秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1516/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 21秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1517/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 21秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1518/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 21秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1519/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━━ 21秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8089

1520/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 20秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0235 - 平均绝对误差: 0.8088

1521/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 20秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1522/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 20秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1523/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 20秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1524/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 19秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1525/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 19秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1526/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 19秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1527/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 19秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1528/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 18秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1529/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 18秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0234 - 平均绝对误差: 0.8088

1530/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 18秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1531/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 17秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1532/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 17秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1533/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 17秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1534/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 17秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1535/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 16秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1536/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 16秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1537/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 16秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8088

1538/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 16秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0233 - 平均绝对误差: 0.8087

1539/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 15秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1540/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 15秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1541/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 15秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1542/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 15秒 264毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1543/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 14秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1544/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 14秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1545/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 14秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1546/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 14秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0232 - 平均绝对误差: 0.8087

1547/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 13秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1548/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 13秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1549/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 13秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1550/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1551/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1552/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1553/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1554/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1555/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0231 - 平均绝对误差: 0.8087

1556/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8087

1557/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1558/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1559/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1560/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1561/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1562/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 9秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1563/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 9秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1564/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 9秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0230 - 平均绝对误差: 0.8086

1565/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1566/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1567/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1568/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1569/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1570/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1571/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1572/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1573/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0229 - 平均绝对误差: 0.8086

1574/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8086

1575/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8086

1576/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1577/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1578/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 损失值: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1579/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1580/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1581/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 4秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1582/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 4秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0228 - 平均绝对误差: 0.8085

1583/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 4秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1584/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1585/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1586/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1587/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1588/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1589/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1590/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1591/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0227 - 平均绝对误差: 0.8085

1592/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8085

1593/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8085

1594/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

1595/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

1596/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 0秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

1597/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 0秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

1598/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 0秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

1599/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

1599/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 424秒 265毫秒/步 - 损失: 1.0226 - 平均绝对误差: 0.8084

Test MAE: 0.779

/home/humbulani/tensorflow-env/env/lib/python3.11/site-packages/keras/src/trainers/epoch_iterator.py:159: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset.
  self._interrupted_warning()

你应该在测试数据上获得 0.7 左右的平均绝对误差 (MAE)。

结论

BST 模型在其架构中使用 Transformer 层来捕获用户行为序列的潜在顺序信号，以进行推荐。

你可以尝试使用不同的配置来训练此模型，例如，通过增加输入序列长度并训练模型更多轮次 (epochs)。此外，你可以尝试包含其他特征，如电影发行年份和客户邮政编码，以及包含交叉特征，如性别 X 类型。

基于 Transformer 的推荐系统

◆ 简介

◆ 数据集

◆ 设置

◆ 准备数据

下载并准备 DataFrames

将电影评分数据转换为序列

◆ 定义元数据

◆ 结论