試用 Colab,瞭解如何載入 Chrome 用來從主機名稱推測主題的 TensorFlow Lite 模型。
導入狀態
- Topics API 已完成公開討論階段,目前開放 99% 的使用者使用,向上擴充至 100%。
- 如要提供你對 Topics API 的意見,請在 Topics 說明上建立問題,或參與改善網路廣告業務小組討論。解釋中有一些未解決的問題,但仍需進一步定義。
- Privacy Sandbox 時程表提供 Topics API 和其他 Privacy Sandbox 提案的導入時程。
- Topics API:最新更新內容詳細說明 Topics API 和實作方式的變更與改善項目。
執行 Colab
Colab (或 Colaboratory) 是一項資料分析工具,可將程式碼、輸出內容和描述性文字整合到同一份協作文件中。您可以執行 Topics Model 執行示範 Colab,測試主題分類器模型如何從使用者造訪的網頁的主機名稱,推測他們感興趣的主題。
您可以在
chrome://topics-internals
頁面的「Classifier」分頁中,取得 Topics API 所用.tflite
檔案的目錄路徑。覆寫清單override_list.pb.gz
位於「Classifier」分頁中目前模型下的chrome://topics-internals/
頁面中。開啟 Colab,然後按一下資料夾圖示。
按一下「Upload」圖示,再將
model.tflite
和override_list.pb.gz
從電腦上傳到 Colab。之後只要從「Runtime」選單中選取「Run all」,即可執行所有 Colab 步驟。
這會執行以下操作:
- 安裝 Colab 使用的 Python 套件。
- 安裝
tflite
程式庫和 Topics 分類。 - 用於定義分類。
- 執行每個 Model Execution Demo 步驟,顯示兩個範例網域的分類運作方式。
每個成功完成的步驟旁邊都會顯示綠色勾號。(您也可以在每個步驟旁邊按一下 [播放] 按鈕個別執行)。
您可以查看分類器推測出的每個網域所推測的主題分數。請嘗試列出不同的網域,看看兩者有何差異。
後續步驟
如果您是廣告技術開發人員,不妨嘗試使用 Topics API 並參與,並查看 Topics API 示範。
交流及分享意見回饋
- GitHub:參閱 Topics API 說明工具,以及提出疑問並追蹤 API 存放區中相關問題。
- W3C:前往「改善網路廣告業務群組」討論業界應用實例。
- 公告:加入或查看郵寄清單。
- Privacy Sandbox 開發人員支援:在 Privacy Sandbox 開發人員支援存放區中提問及參與討論。
- Chromium:請回報 Chromium 錯誤,針對目前可在 Chrome 中測試的實作問題提問。