您好，想请教一下关于prediction的结果

[QIANHAOP]

您好，最近在使用您的repo跑一些自己的数据，但关于最后的prediction的code想请教一下。
我在main.py里model.train_model()之后加入了model.predict(test_data)，但prediction结果和在evaluate时候每一个epoch之后我单独存下来的prediction结果都不一样。我做的是一样的处理，取train里的为-inf，sort后选取top 20，evaluate里存的值和您的code在log里的metrics结果是一致的。所以想请教如果是想在main.py里储存best epoch的prediction result大概要怎么做，感谢！

[wujcan]

您好，最近在使用您的repo跑一些自己的数据，但关于最后的prediction的code想请教一下。 我在main.py里model.train_model()之后加入了model.predict(test_data)，但prediction结果和在evaluate时候每一个epoch之后我单独存下来的prediction结果都不一样。我做的是一样的处理，取train里的为-inf，sort后选取top 20，evaluate里存的值和您的code在log里的metrics结果是一致的。所以想请教如果是想在main.py里储存best epoch的prediction result大概要怎么做，感谢！

如果我没理解错你的意思，那你的问题是直接在main.py里加model.predict()时self._cur_user_embeddings和self._cur_item_embeddings不是最优epoch时的user和item embedding。那么需要先save最优的checkpoint然后restore，或者save user/item embedding再reload回来。至于怎样确定最优的epoch，可以参考code里关于early stopping的做法。

[QIANHAOP]

您好，我之后有先做pretrain = 0，save flag = 1去train，结束后改成pretrain = 1， save flag=0 rerun，model本身是load了training时候的best epoch，但是再做test_dict = dataset.get_user_test_dict()， model.train_model()
prediction = model.predict(list(test_dict.keys()))，再取-inf后的top 20，还是和在evaluate的时候batch predict的不同，能在请教一下有什么问题吗？

[wujcan]

model.train_model()是重新训练了模型吗？

[QIANHAOP]

应该没有，rerun时候log里只有epoch 0，是上一次的最好model然后就停下来了