怎么样提高模型评估阶段的速度

[somTian]

在这个代码中，模型每次迭代后，都会计算模型的指标。但是好像速度很慢，我的用户和产品都是10K+，用MF模型训练需要100s，但是每次计算指标都需要700s

[ZhongchuanSun]

库中有cpp并行版本测试的代码, 在命令行中切换库的根目录, 然后使用'python setup.py build_ext --inplace'命令编译cpp代码, 编译成功之后会自动使用cpp版本的测试

[somTian]

来点赞了，根据您的建议，测试速度确实提高了很多

[somTian]

库中有cpp并行版本测试的代码, 在命令行中切换库的根目录, 然后使用'python setup.py build_ext --inplace'命令编译cpp代码, 编译成功之后会自动使用cpp版本的测试

您好，根据您的建议，我在使用框架里的算法的时候，速度快了很多，但是在我自己的模型上跑的时候，并没有提高速度，测试阶段CPU一直在100%，好像并没有并行，请问这是什么原因呢

[ZhongchuanSun]

自己的模型需要实现predict(user_ids, items=None)接口, 测试器通过调用这个接口来实现测试. user_ids是一批用户(一维数组或list), items是None或二维数组(或list). 当items为None时, 需要返回用户对所有物品的评分; 如果items不为None, 此时len(items)==len(user_ids), 只需返回用户对对应物品的评分即可.
cpp加速的地方是得到评分信息后, 计算评价指标时的部分; 如果模型在预测评分时比较慢,则需要优化这部分代码了.