如何从 Tensorflow 排名系统获取输出文件中的分数？答案

【问题标题】：How to get scores in output file from Tensorflow ranking sysytem?如何从 Tensorflow 排名系统获取输出文件中的分数？
【发布时间】：2019-07-29 09:07:47
【问题描述】：

我无法从评分函数中获取文件中每一行的分数作为输出。

我正在使用评分函数在 Jupyter 笔记本中使用 Python 在推荐引擎中对我的文档进行排名。我正在使用下面的代码来评估我的测试数据 -

def eval_metric_fns():
metric_fns = {}
  metric_fns.update({
      "metric/ndcg@%d" % topn: tfr.metrics.make_ranking_metric_fn(
          tfr.metrics.RankingMetricKey.NDCG, topn=topn)
      for topn in [1, 3, 5, 10]
  })

  return metric_fns


ranker.evaluate(input_fn=lambda: input_fn(_TEST_DATA_PATH), steps=100)

上面的代码给了我 logits_mean 和其他指标。现在我需要输出文件对我的测试数据的每一行都有分数，就像我们在任何其他 ml 分类问题中得到预测输出一样。请帮忙！

【问题讨论】：

您可以使用 ranker.predict 返回一个生成器，您可以对其进行迭代以创建预测，直到生成器耗尽。因此，只需通过 ranker.predict 生成器提供测试数据，然后获取这些预测并根据需要格式化输出。

标签： python tensorflow recommendation-engine ranking-functions

【解决方案1】：

不确定您是否还在此处寻找答案，但您现在可以在此处找到有关如何生成预测以进行测试的示例：https://github.com/tensorflow/ranking/blob/master/tensorflow_ranking/examples/handling_sparse_features.ipynb

它位于笔记本的最后，在“生成预测”下

【讨论】：