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 ### 功能说明
 基于pytorch的DeepCrossing实现广告点击预测
 ### 使用说明
-1. 环境配置:
+1. 下载:
-> python 
+使用`git clone https://bdgit.educoder.net/pseuc2htk/DeepCrossing.git`命令下载,或者直接下载zip包解压使用。
-pytorch
+
+2. 环境配置：
+要求python>=3.6,并配置好GPU环境,其他环境配置如下：
+> pytorch>=1.4
+cuda=10.0
+cuDNN =7.6
 sklearn
 numpy
 pandas
 
-2. 路径设置
+3. 路径设置
 设置`./tool/train_test.py`文件下路径，保证能正常访问数据。
 
-3. 模型训练和推理
+4. 模型训练和推理
 在`./tool`文件夹下，配置`./tool/train_test.py`下训练参数后，运行：  
 `python train_test.py`  
 进行训练和推理。
+
+5. 运行`train_test.py`中的推理部分，对给出的测试数据进行预测并打印出预测值。
+
+6. 将打印出的预测值粘贴到头歌测试平台该关卡下的`result/result.txt`中进行评测；