初始化

2.0以上版本把代码改为：

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(1e-4)

train = optimizer.minimize(loss)

版本问题

在2.x 版本中应为 tf.random.normal

# 我改成了这样可以运行
for i in range(m):
    #获取一部电影评分用户的id
    ids = np.nonzero(record[i])[0]
    #ids = record[i,:] != 0 
    rating_mean[i] = np.mean(rating[i,ids])
    #rating_norm[i,ids] -= rating_mean[i]
    rating_norm[i,ids] = rating[i,ids] - rating_mean[i]
    print("The row is {},mean rating is {},rating user size is {}"
    .format(i,rating_mean[i],ids.shape))

原始条件只需要用户评分表这一张表就好了。用户喜好矩阵和电影内容矩阵都是要求解的对象。

movies_mean = np.sum(rating, axis=1) / np.sum(rating!=0, axis=1)

rating -= movies_mean.reshape(-1, 1)

兄弟们，报错的是

 rating_mean[i] = np.mean(rating[i, idx])

这一行代码的np.mean(rating[i, idx]) 部分，索引报错。不是下一行的公式问题