Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.
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Use this DeepCTR repo skill for CTR/recommender feature columns, Keras models, sequence/session models, multitask models, and legacy TensorFlow Estimator workflows.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this repo skill when the task mentions DeepCTR, click-through-rate prediction, recommender models, sparse/dense feature columns, DIN/BST/DIEN/DSIN, multitask heads, or the legacy TensorFlow Estimator surface.
DeepCTR does not install TensorFlow for you. Install a TensorFlow build that matches your Python and platform, then install DeepCTR:
python -m pip install "numpy<2" "tensorflow<2.21"
python -m pip install deepctr
If you are using a TensorFlow 2.20-style stack with legacy Keras requirements, install the matching tf-keras package and set TF_USE_LEGACY_KERAS=1 before running DeepCTR. See references/installation-and-compatibility.md for compatibility notes.
Quick environment check:
python scripts/check_deepctr_env.py --json
data-and-feature-columns for SparseFeat, DenseFeat, VarLenSparseFeat, hashing, vocabulary paths, and input schema validation.keras-model-workflows for ordinary CTR/regression models, compile/fit/predict/save/load, and model selection.sequence-models for DIN, BST, DIEN, DSIN, hist_/sess_ naming, and sequence/session debugging.multitask-models for SharedBottom, ESMM, MMOE, PLE, and multi-output target packing.estimator-workflows for tf.estimator, TFRecord/Pandas input functions, and runtime gating.If the user has not specified a model family yet, start with data-and-feature-columns when the problem is input shaping, otherwise keras-model-workflows for single-output model choice.
tf.estimator is unavailable; in that case, use the Keras routes.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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