在 Colab 中测试主题推断

不妨试用 Colab，了解如何加载 Chrome 用来根据主机名推断主题的 TensorFlow Lite 模型。

实现状态

• Topics API 已完成公开讨论阶段，目前可供 99% 的用户使用，扩容到可以达到 100%。
• 如需提供关于 Topics API 的反馈，请在 Topics 铺垫消息中创建一个问题，或参与改进网络广告业务群组中的讨论。解释器中有一些尚未解决的问题，但仍需进一步定义。
• Privacy Sandbox 时间表提供了 Topics API 和其他 Privacy Sandbox 提案的实现时间表。
• Topics API：最新更新详细介绍了 Topics API 和实现的相关变更和增强功能。

运行 Colab

Colab（或称 Colaboratory）是一种数据分析工具，可将代码、输出内容和说明性文本合并到一个协作文档中。您可以运行 Topics 模型执行演示 Colab，测试 Topics 分类器模型如何根据用户所访问网页的主机名推断用户感兴趣的主题。

1. 从 chrome://topics-internals 页面的分类器标签页中，获取 Topics API 使用的 .tflite 文件的目录路径。替换列表 override_list.pb.gz 可从 chrome://topics-internals/ 页面的分类器标签页中当前模型下找到。

   

2. 打开 Colab，然后点击文件夹图标。

   

3. 点击上传图标，将 model.tflite 和 override_list.pb.gz 从您的计算机上传到 Colab。

   

4. 然后，您可以从运行时菜单中选择全部运行，以运行所有 Colab 步骤。

   

该命令将执行以下操作：

1. 安装 Colab 使用的 Python 软件包。
2. 安装 tflite 库和 Topics 分类。
3. 定义分类。
4. 运行模型执行演示的每个步骤，以显示两个示例领域的分类方式。

成功完成的每个步骤旁边都会显示一个绿色对勾。（每个步骤也可以单独运行，只需点击其旁边的播放按钮即可）。

对于定义的每个领域，您都可以看到由分类器推断出的主题分数。请尝试列出不同的网域，看看它们之间的对比情况。

注意：对于某些领域，您可能会发现 Colab 和 chrome://topics-internals 分类器在主题推断方面有所不同。 Colab 仅使用分类器模型来推断主题，而 chrome://topics-internals 则使用 Chrome 的 Topics 实现。Chrome 会手动挑选主题列表，而不是使用前 5 万个网站的分类器模型。精选列表可以在 override_list.pb.gz（位于 chrome://topics-internals 上）中找到。

后续步骤

如果您是广告技术开发者，请试用并参与 Topics API 测试，并查看 Topics API 演示。

互动和分享反馈

• GitHub：阅读 Topics API 说明，以及在 API 代码库中提出问题和关注相关问题的讨论。
• W3C：在 Improving Web Advertising Business Group（改进网络广告业务小组）中讨论行业用例。
• 通告：加入或查看邮寄名单。
• Privacy Sandbox 开发者支持：在 Privacy Sandbox 开发者支持代码库中提问并加入讨论。
• Chromium：提交 Chromium 错误，以询问有关目前可在 Chrome 中测试的实现的问题。