在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。交叉特征矩阵 Cr 交叉单元 第层 el 7交叉压缩单元模型的结构 交叉压缩单元模型的具体处理过程如下 (1)将与进行矩阵相乘得到。 (2)将复制一份,并讲行转置得到。实现特征交叉融合 (3)将经过权重矩阵进行线性变化(与矩阵相乘) (4)将经过权重矩阵进行线性变化。 (5)将(3)与(4)的结果相加,再与偏置参数相加,得到。将用于推荐算法模型的后续计算。 (6)按照第(3)、(4)、(5)步的做法,同理可以得到

调用tf.reset_default_graph()重置计算图 当在搭建网络查看计算图时，如果重复运行程序会导致重定义报错。为了可以在同一个线程或者交互式环境中（ipython/jupyter）重复调试计算图，就需要使用这个函数来重置计算图，随后修改计算图再次运行。 #重置计算图，清理当前定义节点 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() #Your model defined below # 需要注意的是,下面三种情况使用这个函数会报

1.创建图 在tensorflow中，一个程序默认是建立一个图的，除了系统自动建立图以外，我们还可以手动建立图，并做一些其他的操作。 下面我们使用tf.Graph函数建立图，使用tf.get_default_graph函数来获取图，使用reset_default_graph对图进行重置。 import tensorflow as tf import numpy as np c = tf.constant(1.5) g = tf.Graph() with g.as_default(): c1