DeepFM代码解析与Python实现
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简介：
《DeepFM代码解析与Python实现》一文深入剖析了深度学习框架下的一种高效模型DeepFM，并提供了详细的Python代码示例。
文章目录摘要一、数据预处理部分二、DeepFM部分1、FM部分的特征向量化2、Deep部分的权重设置3、网络传递部分4、loss5、梯度正则6、完整代码三、执行结果和测试数据集摘要
DeepFM原理部分内容可参考相关博客，本段落着重介绍其代码复现部分。所使用的代码基于某简书文章，并在此基础上进行了修改及添加注释。
一、数据预处理部分
导入所需的库：
```python
import pickle
import pandas as pd
```
接下来进行具体的数据预处理工作。
```python
# 加载数据文件（假设为pickle格式）
with open(data.pkl, rb) as file:
data = pickle.load(file)
# 将加载的字典转换成DataFrame，以便于后续操作
df = pd.DataFrame(data)
```
这只是一个示例开头部分。接下来会详细介绍DeepFM模型的具体实现细节和代码。
```python
请根据实际需要继续添加数据预处理步骤及说明。
```
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