DKT—Going Deeper with Deep Knowledge Tracing

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复现的作者代码,使用TensorFlow0.12.1,cpu运行太慢了,19分钟一个epoch。

然后想用gpu,在google colab上使用TensorFlow1.15.2 gpu,40秒一个epoch。

看源码应该用了不止一天,虽然代码不长,就跟最基础的神经风格迁移代码长度差不多,which我只用了一个上午。

1)使用原始的TensorFlow,处理矩阵异常难懂。各种tf.函数

2)刚开始接触RNN。循环神经网络都要查阅

3)对模型的输入输出不是把握很准。

转换TensorFlow版本0.12到1.15用了一个下午

1)主要该shit的tf.flags(导入超参数函数),加上jupyter会保存上一次运行的参数。最后还是没搞好,只能每运行一次,重启jupyter。Luckly,临时存储没有丢失。

2)我建议还是自己亲手转换版本,你会体会到版本有哪些不同。这个不难,只是一些参数的位置换了。

论文作者:https://github.com/siyuanzhao/2016-EDM

my github:https://github.com/luzijian9/DKT-Going-deeper/tree/master

在这里插入图片描述



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