# tensorflow_musa_playground

**Repository Path**: mthreadsacademy/tensorflow_musa_playground

## Basic Information

- **Project Name**: tensorflow_musa_playground
- **Description**: TensorFlow MUSA Playground 是一个 [TensorFlow MUSA Extension](https://github.com/MooreThreads/tensorflow_musa_extension) 扩展的使用示例代码库，通过使用 TensorFlow MUSA Extension 扩展，充分发挥摩尔线程全功能 GPU 的计算性能。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-03-13
- **Last Updated**: 2026-03-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# TensorFlow MUSA Playground
TensorFlow MUSA Playground 是一个 [TensorFlow MUSA Extension](https://github.com/MooreThreads/tensorflow_musa_extension) 扩展的使用示例代码库，通过使用 TensorFlow MUSA Extension 扩展，充分发挥摩尔线程全功能 GPU 的计算性能。
# 快速开始
## 目录结构
```text
├── LICENSE                     # 许可证文件
├── README.md                   # 项目说明文档
├── recommendation_system       # 推荐系统算法示例
│   ├── deepfm                  # DeepFM 推荐算法示例
│   ├── din                     # DIN 推荐算法示例
│   ├── dien                    # DIEN 推荐算法示例
│   ├── dsin                    # DSIN 推荐算法示例
│   ├── fgcnn                   # FGCNN 推荐算法示例
│   ├── fwfm                    # FwFM 推荐算法示例
│   ├── onetrans                # OneTrans 推荐算法示例
│   ├── rankmixer               # RankMixer 推荐算法示例
│   ├── README.md               # 推荐系统算法示例的说明文档
│   ├── tokenmixerlarge         # TokenMixerLarge 推荐算法示例
│   ├── wukong                  # Wukong 推荐算法示例
│   └── xdeepfm                 # XDeepFM 推荐算法示例
└── requirements.txt            # 依赖列表
```
## 环境要求
1. 参考 [TensorFlow MUSA Extension](https://github.com/MooreThreads/tensorflow_musa_extension) 完成 TensorFlow MUSA Extension 的安装和构建
2. 安装本 repo 的依赖：`pip install -r requirements.txt`
## 训练和验证指南
```bash
# 0. 按照 TensorFlow MUSA Extension 的 README 说明构建出 libmusa_plugin.so
# 1. 进入算法工作目录
cd recommendation_system/tokenmixer

# 2. 训练
MUSA_VISIBLE_DEVICES="0" python3 train.py --lib_path /path/to/libmusa_plugin.so --data_path /path/to/dataset

# 3. 查看训练日志、loss 曲线和验证精度等
tensorboard --logdir ./log
```
# 许可证
本项目遵循 Apache 2.0 开源协议。

# 技术支持
如遇问题，请提交 Issue 或联系项目维护者。