1.数据处理

1.取一个数据，以及计算大小

        （剩下的工作，取batch，pytorch会自动做好了）

 

2.模型相关 

如何得到结果

3.模型训练/模型验证: 

代码剖析 

1.配置文件yaml (字典)

#参数配置

config = {
    "train_path":'/kaggle/input/deepshare-playground/train_behaviour.csv',
    "test_path":'/kaggle/input/deepshare-playground/test_behaviour.csv',
    "debug_mode" : False,
    "epoch" : 20,
    "batch" : 2048,
    "lr" : 0.001,
    "device" : 0,
}

使用: config[ '名称' ]

train_df = pd.read_csv(config['train_path'])
if config['debug_mode']:
    train_df = train_df[:1000]
test_df = pd.read_csv(config['test_path'])

 2.处理数据