本文整理匯總了Python中data.DataProvider.get_item_size方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python DataProvider.get_item_size方法的具體用法？Python DataProvider.get_item_size怎麽用？Python DataProvider.get_item_size使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類data.DataProvider的用法示例。
在下文中一共展示了DataProvider.get_item_size方法的1個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。
示例1: Config
# 需要導入模塊: from data import DataProvider [as 別名]
# 或者: from data.DataProvider import get_item_size [as 別名]
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
K.set_session(session)
conf = Config(flag, args[2], int(args[3]))
print(flag)
# get data
dp = DataProvider(conf)
n_terms = len(dp.idx2word)
word_embed_data = np.array(dp.word_embed)
item_embed_data = np.random.rand(dp.get_item_size(), conf.dim_word)
print("finish data processing")
# define model
word_input = Input(shape=(1,), dtype ="int32", name ="word_idx")
item_pos_input = Input(shape=(1,), dtype ="int32", name ="item_pos_idx")
item_neg_input = Input(shape=(1,), dtype ="int32", name ="item_neg_idx")
word_embed = Embedding(output_dim=conf.dim_word, input_dim=n_terms, input_length=1, name="word_embed",
weights=[word_embed_data], trainable=False)
item_embed = Embedding(output_dim=conf.dim_word, input_dim=dp.get_item_size(), input_length=1, name="item_embed",
weights=[item_embed_data], trainable=True)
word_embed_ = word_embed(word_input)
item_pos_embed_ = item_embed(item_pos_input)
item_neg_embed_ = item_embed(item_neg_input)