Merge branch 'master' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec into log_print

.travis.yml

@@ -16,15 +16,20 @@ before_install:
   # For pylint dockstring checker
   - sudo apt-get update 
   - sudo apt-get install -y python-pip libpython-dev
+  - sudo apt-get remove python-urllib3
+  - sudo apt-get purge python-urllib3
+  - sudo rm /usr/lib/python2.7/dist-packages/chardet-*
   - sudo pip install -U pip
+  - sudo pip install --upgrade setuptools
   - sudo pip install six --upgrade --ignore-installed six
-  - sudo pip install pillow
   - sudo pip install PyYAML
   - sudo pip install pylint pytest astroid isort pre-commit
   - sudo pip install kiwisolver
-  - sudo pip install paddlepaddle==1.7.2 --ignore-installed urllib3
-  - sudo pip uninstall -y rarfile
+  - sudo pip install scikit-build
+  - sudo pip install Pillow==5.3.0
+  - sudo pip install opencv-python==3.4.3.18
   - sudo pip install rarfile==3.0
+  - sudo pip install paddlepaddle==1.7.2
   - sudo python setup.py install
   - |
     function timeout() { perl -e 'alarm shift; exec @ARGV' "$@"; }

README.md

@@ -124,7 +124,10 @@
 
 ```bash
 # 使用CPU进行单机训练
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn  
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/rank/dnn/config.yaml  
 ```
 
 

README_EN.md

@@ -119,7 +119,10 @@ We take the `dnn` algorithm as an example to get start of `PaddleRec`, and we ta
 
 ```bash
 # Training with cpu
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn  
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/rank/dnn/config.yaml  
 ```
 
 

doc/custom_reader.md

-# PaddleRec 自定义数据集及Reader
-
-用户自定义数据集及配置异步Reader，需要关注以下几个步骤：
-
-* [数据集整理](#数据集整理)
-* [在模型组网中加入输入占位符](#在模型组网中加入输入占位符)
-* [Reader实现](#Reader的实现)
-* [在yaml文件中配置Reader](#在yaml文件中配置reader)
-
-我们以CTR-DNN模型为例，给出了从数据整理，变量定义，Reader写法，调试的完整历程。
-
-* [数据及Reader示例-DNN](#数据及Reader示例-DNN)
-
-
-## 数据集整理
-
-PaddleRec支持模型自定义数据集。
-
-关于数据的tips：
-1. 数据量：
-
-    PaddleRec面向大规模数据设计，可以轻松支持亿级的数据读取，工业级的数据读写api：`dataset`在搜索、推荐、信息流等业务得到了充分打磨。
-2. 文件类型:
-
-    支持任意直接可读的文本数据，`dataset`同时支持`.gz`格式的文本压缩数据，无需额外代码，可直接读取。数据样本应以`\n`为标志，按行组织。
-
-3. 文件存放位置：
-
-    文件通常存放在训练节点本地，但同时，`dataset`支持使用`hadoop`远程读取数据，数据无需下载到本地，为dataset配置hadoop相关账户及地址即可。
-4. 数据类型
-
-    Reader处理的是以行为单位的`string`数据，喂入网络的数据需要转为`int`,`float`的数值数据，不支持`string`喂入网络，不建议明文保存及处理训练数据。
-5. Tips
-
-    Dataset模式下，训练线程与数据读取线程的关系强相关，为了多线程充分利用，`强烈建议将文件合理的拆为多个小文件`，尤其是在分布式训练场景下，可以均衡各个节点的数据量，同时加快数据的下载速度。
-
-## 在模型组网中加入输入占位符
-
-Reader读取文件后，产出的数据喂入网络，需要有占位符进行接收。占位符在Paddle中使用`fluid.data`或`fluid.layers.data`进行定义。`data`的定义可以参考[fluid.data](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/data_cn.html#data)以及[fluid.layers.data](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/data_cn.html#data)。
-
-假如您希望输入三个数据，分别是维度32的数据A，维度变长的稀疏数据B，以及一个一维的标签数据C，并希望梯度可以经过该变量向前传递，则示例如下：
-
-数据A的定义：
-```python
-var_a = fluid.data(name='A', shape= [-1, 32], dtype='float32')
-```
-
-数据B的定义，变长数据的使用可以参考[LoDTensor](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/beginners_guide/basic_concept/lod_tensor.html#cn-user-guide-lod-tensor)：
-```python
-var_b = fluid.data(name='B', shape=[-1, 1], lod_level=1, dtype='int64')
-```
-
-数据C的定义：
-```python
-var_c = fluid.data(name='C', shape=[-1, 1], dtype='int32')
-var_c.stop_gradient = False
-```
-
-当我们完成以上三个数据的定义后，在PaddleRec的模型定义中，还需将其加入model基类成员变量`self._data_var`
-
-```python
-self._data_var.append(var_a)
-self._data_var.append(var_b)
-self._data_var.append(var_c)
-```
-至此，我们完成了在组网中定义输入数据的工作。
-
-## Reader的实现
-
-### Reader的实现范式
-
-Reader的逻辑需要一个单独的python文件进行描述。我们试写一个`test_reader.py`，实现的具体流程如下：
-1. 首先我们需要引入Reader基类
-
-    ```python
-    from paddlerec.core.reader import ReaderBase
-    ```
-2. 创建一个子类，继承Reader的基类，训练所需Reader命名为`TrainerReader`
-    ```python
-    class TrainerReader(ReaderBase):
-        def init(self):
-            pass
-
-        def generator_sample(self, line):
-            pass
-    ```
-
-3. 在`init(self)`函数中声明一些在数据读取中会用到的变量，必要时可以在`config.yaml`文件中配置变量，利用`env.get_global_env()`拿到。
-   
-    比如，我们希望从yaml文件中读取一个数据预处理变量`avg=10`，目的是将数据A的数据缩小10倍，可以这样实现：
-
-    首先更改yaml文件，在某个space下加入该变量
-
-    ```yaml
-    ...
-    train:
-        reader:
-            avg: 10
-    ...
-    ```
-
-
-    再更改Reader的init函数
-
-    ```python
-    from paddlerec.core.utils import envs
-    class TrainerReader(Reader):
-        def init(self):
-            self.avg = envs.get_global_env("avg", None, "train.reader")
-
-        def generator_sample(self, line):
-            pass
-    ```
-
-4. 继承并实现基类中的`generate_sample(self, line)`函数，逐行读取数据。
-   - 该函数应返回一个可以迭代的reader方法(带有yield的函数不再是一个普通的函数，而是一个生成器generator，成为了可以迭代的对象，等价于一个数组、链表、文件、字符串etc.)
-   - 在这个可以迭代的函数中，如示例代码中的`def reader()`，我们定义数据读取的逻辑。以行为单位的数据进行截取，转换及预处理。
-   - 最后，我们需要将数据整理为特定的格式，才能够被PaddleRec的Reader正确读取，并灌入的训练的网络中。简单来说，数据的输出顺序与我们在网络中创建的`inputs`必须是严格一一对应的，并转换为类似字典的形式。
-    
-    示例： 假设数据ABC在文本数据中，每行以这样的形式存储：
-    ```shell
-    0.1,0.2,0.3...3.0,3.1,3.2 \t 99999,99998,99997 \t 1 \n
-    ```
-
-    则示例代码如下：
-    ```python
-    from paddlerec.core.utils import envs
-    class TrainerReader(Reader):
-        def init(self):
-            self.avg = envs.get_global_env("avg", None, "train.reader")
-
-        def generator_sample(self, line):
-            
-            def reader(self, line):
-                # 先分割 '\n'， 再以 '\t'为标志分割为list
-                variables = (line.strip('\n')).split('\t')
-
-                # A是第一个元素，并且每个数据之间使用','分割
-                var_a = variables[0].split(',') # list
-                var_a = [float(i) / self.avg for i in var_a] # 将str数据转换为float
-                
-
-                # B是第二个元素，同样以 ',' 分割
-                var_b = variables[1].split(',') # list
-                var_b = [int(i) for i in var_b] # 将str数据转换为int
-
-                # C是第三个元素, 只有一个元素，没有分割符
-                var_c = variables[2]
-                var_c = int(var_c) # 将str数据转换为int
-                var_c = [var_c] # 将单独的数据元素置入list中
-
-                # 将数据与数据名结合，组织为dict的形式
-                # 如下，output形式为{ A: var_a, B: var_b, C: var_c}
-                variable_name = ['A', 'B', 'C']
-                output = zip(variable_name, [var_a] + [var_b] + [var_c])
-
-                # 将数据输出，使用yield方法，将该函数变为了一个可迭代的对象
-                yield output
-
-    ```
-    
-    至此，我们完成了Reader的实现。
-
-
-### 在yaml文件中配置Reader
-
-在模型的yaml配置文件中，主要的修改是三个，如下
-
-```yaml
-reader:
-    batch_size: 2
-    class: "{workspace}/reader.py"
-    train_data_path: "{workspace}/data/train_data"
-    reader_debug_mode: False
-```
-
-batch_size: 顾名思义，是小批量训练时的样本大小
-class: 运行改模型所需reader的路径
-train_data_path: 训练数据所在文件夹
-reader_debug_mode: 测试reader语法，及输出是否符合预期的debug模式的开关
-
-
-## 数据及Reader示例-DNN
-
-Reader代码来源于[criteo_reader.py](../models/rank/criteo_reader.py), 组网代码来源于[model.py](../models/rank/dnn/model.py)
-
-### Criteo数据集格式
-
-CTR-DNN训练及测试数据集选用[Display Advertising Challenge](https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/)所用的Criteo数据集。该数据集包括两部分：训练集和测试集。训练集包含一段时间内Criteo的部分流量，测试集则对应训练数据后一天的广告点击流量。
-每一行数据格式如下所示：
-```bash
-<label> <integer feature 1> ... <integer feature 13> <categorical feature 1> ... <categorical feature 26>
-```
-其中```<label>```表示广告是否被点击，点击用1表示，未点击用0表示。```<integer feature>```代表数值特征（连续特征），共有13个连续特征。```<categorical feature>```代表分类特征（离散特征），共有26个离散特征。相邻两个特征用```\t```分隔，缺失特征用空格表示。测试集中```<label>```特征已被移除。
-
-### Criteo数据集的预处理
-
-数据预处理共包括两步：
-- 将原始训练集按9:1划分为训练集和验证集
-- 数值特征（连续特征）需进行归一化处理，但需要注意的是，对每一个特征```<integer feature i>```，归一化时用到的最大值并不是用全局最大值，而是取排序后95%位置处的特征值作为最大值，同时保留极值。
-
-### CTR网络输入的定义
-
-正如前所述，Criteo数据集中，分为连续数据与离散（稀疏）数据，所以整体而言，CTR-DNN模型的数据输入层包括三个，分别是：`dense_input`用于输入连续数据，维度由超参数`dense_feature_dim`指定，数据类型是归一化后的浮点型数据。`sparse_input_ids`用于记录离散数据，在Criteo数据集中，共有26个slot，所以我们创建了名为`C1~C26`的26个稀疏参数输入，并设置`lod_level=1`，代表其为变长数据，数据类型为整数；最后是每条样本的`label`，代表了是否被点击，数据类型是整数，0代表负样例，1代表正样例。
-
-在Paddle中数据输入的声明使用`paddle.fluid.layers.data()`，会创建指定类型的占位符，数据IO会依据此定义进行数据的输入。
-
-稀疏参数输入的定义:
-```python
-def sparse_inputs():
-    ids = envs.get_global_env("hyper_parameters.sparse_inputs_slots", None)
-
-    sparse_input_ids = [
-        fluid.layers.data(name="S" + str(i),
-                            shape=[1],
-                            lod_level=1,
-                            dtype="int64") for i in range(1, ids)
-    ]
-    return sparse_input_ids
-```
-
-稠密参数输入的定义：
-```python
-def dense_input():
-    dim = envs.get_global_env("hyper_parameters.dense_input_dim", None)
-
-    dense_input_var = fluid.layers.data(name="D",
-                                        shape=[dim],
-                                        dtype="float32")
-    return dense_input_var
-```
-
-标签的定义：
-```python
-def label_input():
-    label = fluid.layers.data(name="click", shape=[1], dtype="int64")
-    return label
-```
-
-组合起来，正确的声明他们：
-```python
-self.sparse_inputs = sparse_inputs()
-self.dense_input = dense_input()
-self.label_input = label_input()
-
-self._data_var.append(self.dense_input)
-
-for input in self.sparse_inputs:
-    self._data_var.append(input)
-
-self._data_var.append(self.label_input)
-
-```
-
-
-### Criteo Reader写法
-
-```python
-# 引入PaddleRec的Reader基类
-from paddlerec.core.reader import ReaderBase
-# 引入PaddleRec的读取yaml配置文件的方法
-from paddlerec.core.utils import envs
-
-# 定义TrainReader，需要继承 paddlerec.core.reader.Reader
-class Reader(ReaderBase)::
-
-    # 数据预处理逻辑，继承自基类
-    # 如果无需处理， 使用pass跳过该函数的执行
-    def init(self):
-        self.cont_min_ = [0, -3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
-        self.cont_max_ = [20, 600, 100, 50, 64000, 500, 100, 50, 500, 10, 10, 10, 50]
-        self.cont_diff_ = [20, 603, 100, 50, 64000, 500, 100, 50, 500, 10, 10, 10, 50]
-        self.hash_dim_ = envs.get_global_env("hyper_parameters.sparse_feature_number", None, "train.model")
-        self.continuous_range_ = range(1, 14)
-        self.categorical_range_ = range(14, 40)
-
-    # 读取数据方法，继承自基类
-    # 实现可以迭代的reader函数，逐行处理数据
-    def generate_sample(self, line):
-        """
-        Read the data line by line and process it as a dictionary
-        """
-
-        def reader():
-            """
-            This function needs to be implemented by the user, based on data format
-            """
-            features = line.rstrip('\n').split('\t')
-
-            dense_feature = []
-            sparse_feature = []
-            for idx in self.continuous_range_:
-                if features[idx] == "":
-                    dense_feature.append(0.0)
-                else:
-                    dense_feature.append(
-                        (float(features[idx]) - self.cont_min_[idx - 1]) /
-                        self.cont_diff_[idx - 1])
-
-            for idx in self.categorical_range_:
-                sparse_feature.append(
-                    [hash(str(idx) + features[idx]) % self.hash_dim_])
-            label = [int(features[0])]
-            feature_name = ["D"]
-            for idx in self.categorical_range_:
-                feature_name.append("S" + str(idx - 13))
-            feature_name.append("label")
-            yield zip(feature_name, [dense_feature] + sparse_feature + [label])
-
-        return reader
-```
-
-
-### 调试Reader
-
-在Linux下运行时，默认启动`Dataset`模式，在Win/Mac下运行时，默认启动`Dataloader`模式。
-
-通过在`config.yaml`中添加或修改`reader_debug_mode=True`打开debug模式，只会结合组网运行reader的部分，读取10条样本，并print，方便您观察格式是否符合预期或隐藏bug。
-```yaml
-reader:
-    batch_size: 2
-    class: "{workspace}/../criteo_reader.py"
-    train_data_path: "{workspace}/data/train"
-    reader_debug_mode: True
-```
-
-修改后，使用paddlerec.run执行该修改后的yaml文件，可以观察输出。
-```bash
-python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -e single
-```
-
-### Dataset调试
-
-dataset输出的数据格式如下：
-` dense_input:size ; dense_input:value ; sparse_input:size ; sparse_input:value ; ... ; sparse_input:size ; sparse_input:value ; label:size ; label:value `
-
-基本规律是对于每个变量，会先输出其维度大小，再输出其具体值。
-
-直接debug `criteo_reader`理想的输出为(截取了一个片段)：
-```bash
-...
-13 0.0 0.00497512437811 0.05 0.08 0.207421875 0.028 0.35 0.08 0.082 0.0 0.4 0.0 0.08 1 737395 1 210498 1 903564 1 286224 1 286835 1 906818 1 90
-6116 1 67180 1 27346 1 51086 1 142177 1 95024 1 157883 1 873363 1 600281 1 812592 1 228085 1 35900 1 880474 1 984402 1 100885 1 26235 1 410878 1 798162 1 499868 1 306163 1 0
-...
-```
-可以看到首先输出的是13维的dense参数，随后是分立的sparse参数，最后一个是1维的label，数值为0，输出符合预期。
-
->使用Dataset的一些注意事项
-> - Dataset的基本原理：将数据print到缓存，再由C++端的代码实现读取，因此，我们不能在dataset的读取代码中，加入与数据读取无关的print信息，会导致C++端拿到错误的数据信息。
-> - dataset目前只支持在`unbuntu`及`CentOS`等标准Linux环境下使用，在`Windows`及`Mac`下使用时，会产生预料之外的错误，请知悉。
-
-### DataLoader调试
-
-dataloader的输出格式为`list: [ list[var_1], list[var_2], ... , list[var_3]]`，每条样本的数据会被放在一个 **list[list]** 中，list[0]为第一个variable。
-
-直接debug `criteo_reader`理想的输出为(截取了一个片段)：
-```bash
-...
-[[0.0, 0.004975124378109453, 0.05, 0.08, 0.207421875, 0.028, 0.35, 0.08, 0.082, 0.0, 0.4, 0.0, 0.08], [560746], [902436], [262029], [182633], [368411], [735166], [321120], [39572], [185732], [140298], [926671], [81559], [461249], [728372], [915018], [907965], [818961], [850958], [311492], [980340], [254960], [175041], [524857], [764893], [526288], [220126], [0]]
-...
-```
-可以看到首先输出的是13维的dense参数的list，随后是分立的sparse参数，各自在一个list中，最后一个是1维的label的list，数值为0，输出符合预期。

doc/distributed_train.md

@@ -48,7 +48,7 @@
 
 ```yaml
 # workspace
-workspace: "paddlerec.models.rank.dnn"
+workspace: "models/rank/dnn"
 
 mode: [single_cpu_train]
 runner:

doc/model_develop.md

@@ -92,7 +92,7 @@ def input_data(self, is_infer=False, **kwargs):
         return train_inputs
 ```
 
-更多数据读取教程，请参考[自定义数据集及Reader](custom_dataset_reader.md)
+更多数据读取教程，请参考[自定义数据集及Reader](custom_reader.md)
 
 
 ### 组网的定义

doc/train.md

@@ -20,7 +20,7 @@ python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.xxx.yyy
 例如启动`recall`下的`word2vec`模型的默认配置;
 
 ```shell
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.word2vec
+python -m paddlerec.run -m models/recall/word2vec
 ```
 
 ### 2. 启动内置模型的个性化配置训练

models/contentunderstanding/classification/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.contentunderstanding.classification"
+workspace: "models/contentunderstanding/classification"
 
 dataset:
 - name: data1

models/contentunderstanding/readme.md

@@ -39,8 +39,11 @@
 
 ##使用教程(快速开始)
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.contentunderstanding.tagspace
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.contentunderstanding.classification
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/contentunderstanding/tagspace/config.yaml
+python -m paddlerec.run -m models/contentunderstanding/classification/config.yaml
 ```
 
 ## 使用教程（复现论文）

models/contentunderstanding/tagspace/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.contentunderstanding.tagspace"
+workspace: "models/contentunderstanding/tagspace"
 
 dataset:
 - name: sample_1

models/demo/movie_recommand/rank/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.demo.movie_recommand"
+workspace: "models/demo/movie_recommand"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/demo/movie_recommand/recall/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.demo.movie_recommand"
+workspace: "models/demo/movie_recommand"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/match/dssm/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 
-workspace: "paddlerec.models.match.dssm"
+workspace: "models/match/dssm"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/match/match-pyramid/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 
-workspace: "paddlerec.models.match.match-pyramid"
+workspace: "models/match/match-pyramid"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/match/multiview-simnet/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 # workspace
-workspace: "paddlerec.models.match.multiview-simnet"
+workspace: "models/match/multiview-simnet"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/match/readme.md

@@ -34,8 +34,11 @@
 ## 使用教程(快速开始)
 ### 训练
 ```shell
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.match.dssm # dssm
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.match.multiview-simnet # multiview-simnet
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/match/dssm/config.yaml # dssm
+python -m paddlerec.run -m models/match/multiview-simnet/config.yaml # multiview-simnet
 ```
 
 ### 预测

models/multitask/esmm/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 
-workspace: "paddlerec.models.multitask.esmm"
+workspace: "models/multitask/esmm"
 
 dataset:
   - name: dataset_train

models/multitask/mmoe/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.multitask.mmoe"
+workspace: "models/multitask/mmoe"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/multitask/readme.md

@@ -44,9 +44,12 @@
 
 ## 使用教程(快速开始)
 ```shell
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.multitask.mmoe # mmoe
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.multitask.share-bottom # share-bottom
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.multitask.esmm # esmm
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/multitask/mmoe/config.yaml # mmoe
+python -m paddlerec.run -m models/multitask/share-bottom/config.yaml # share-bottom
+python -m paddlerec.run -m models/multitask/esmm/config.yaml # esmm
 ```
 
 ## 使用教程（复现论文）

models/multitask/share-bottom/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.multitask.share-bottom"
+workspace: "models/multitask/share-bottom"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/rank/AutoInt/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.AutoInt"
+workspace: "models/rank/AutoInt"
 
 
 dataset:

models/rank/BST/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.BST"
+workspace: "models/rank/BST"
 
 dataset:
 - name: sample_1

models/rank/afm/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.afm"
+workspace: "models/rank/afm"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/dcn/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.dcn"
+workspace: "models/rank/dcn"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/deep_crossing/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.deep_crossing"
+workspace: "models/rank/deep_crossing"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/deepfm/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.deepfm"
+workspace: "models/rank/deepfm"
 
 
 dataset:

models/rank/dien/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.dien"
+workspace: "models/rank/dien"
 
 dataset:
   - name: sample_1

models/rank/din/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.din"
+workspace: "models/rank/din"
 
 dataset:
   - name: sample_1

models/rank/dnn/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 # workspace
-workspace: "paddlerec.models.rank.dnn"
+workspace: "models/rank/dnn"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/rank/ffm/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.ffm"
+workspace: "models/rank/ffm"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/fgcnn/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.fgcnn"
+workspace: "models/rank/fgcnn"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/fibinet/README.md

@@ -132,7 +132,7 @@ CPU环境
 
 ### 运行
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.fibinet
+python -m paddlerec.run -m models/rank/fibinet
 ```
 
 

models/rank/fibinet/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 # workspace
-workspace: "paddlerec.models.rank.fibinet"
+workspace: "models/rank/fibinet"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/rank/flen/README.md

@@ -110,7 +110,7 @@ CPU环境
 ### 运行
 
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.flen
+python -m paddlerec.run -m models/rank/flen
 ```
 
 ## 论文复现

models/rank/flen/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 # workspace
-workspace: "paddlerec.models.rank.flen"
+workspace: "models/rank/flen"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/rank/fm/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.fm"
+workspace: "models/rank/fm"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/fnn/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.fnn"
+workspace: "models/rank/fnn"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/logistic_regression/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.logistic_regression"
+workspace: "models/rank/logistic_regression"
 
 
 dataset:

models/rank/nfm/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.nfm"
+workspace: "models/rank/nfm"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/pnn/config.yaml

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.pnn"
+workspace: "models/rank/pnn"
 
 dataset:
   - name: train_sample

models/rank/readme.md

@@ -107,7 +107,7 @@ sh run.sh
 ### 训练
 ```
 cd modles/rank/dnn # 进入选定好的排序模型的目录 以DNN为例
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn # 使用内置配置
+python -m paddlerec.run -m models/rank/dnn/config.yaml # 使用内置配置
 # 如果需要使用自定义配置，config.yaml中workspace需要使用改模型目录的绝对路径
 # 自定义修改超参后，指定配置文件，使用自定义配置
 python -m paddlerec.run -m ./config.yaml

models/rank/wide_deep/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.wide_deep"
+workspace: "models/rank/wide_deep"
 
 
 dataset:

models/rank/xdeepfm/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.rank.xdeepfm"
+workspace: "models/rank/xdeepfm"
 
 dataset:
   - name: sample_1

models/recall/fasttext/config.yaml

@@ -11,7 +11,7 @@
 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
-workspace: "paddlerec.models.recall.fasttext"
+workspace: "models/recall/fasttext"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/recall/gnn/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 # workspace
-workspace: "paddlerec.models.recall.gnn"
+workspace: "models/recall/gnn"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/recall/gnn/readme.md

@@ -165,7 +165,7 @@ CPU环境
 
 ### 运行
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.gnn
+python -m paddlerec.run -m models/recall/gnn/config.yaml
 ```
 
 ### 结果展示

models/recall/gru4rec/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.recall.gru4rec"
+workspace: "models/recall/gru4rec"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/recall/look-alike_recall/README.md

@@ -129,7 +129,7 @@ CPU环境
 
 ### 运行
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.look-alike_recall
+python -m paddlerec.run -m models/recall/look-alike_recall/config.yaml
 ```
 
 

models/recall/look-alike_recall/config.yaml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 # global settings 
 debug: false
-workspace: "paddlerec.models.recall.look-alike_recall"
+workspace: "models/recall/look-alike_recall"
 
 dataset:
 - name: sample_1

models/recall/ncf/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.recall.ncf"
+workspace: "models/recall/ncf"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/recall/readme.md

@@ -62,12 +62,15 @@
 ## 使用教程(快速开始)
 ### 
 ```shell
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.word2vec # word2vec
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.ssr # ssr
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.gru4rec # gru4rec
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.gnn # gnn
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.ncf # ncf
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.youtube_dnn # youtube_dnn
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/recall/word2vec/config.yaml # word2vec
+python -m paddlerec.run -m models/recall/ssr/config.yaml # ssr
+python -m paddlerec.run -m models/recall/gru4rec/config.yaml # gru4rec
+python -m paddlerec.run -m models/recall/gnn/config.yaml # gnn
+python -m paddlerec.run -m models/recall/ncf/config.yaml # ncf
+python -m paddlerec.run -m models/recall/youtube_dnn/config.yaml # youtube_dnn
 ```
 
 ## 使用教程（复现论文）
@@ -87,6 +90,9 @@ sh data_prepare.sh
 
 ### 训练
 ```bash
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
 cd modles/recall/gnn # 进入选定好的召回模型的目录 以gnn为例
 python -m paddlerec.run -m ./config.yaml # 自定义修改超参后，指定配置文件，使用自定义配置
 ```

models/recall/ssr/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.recall.ssr"
+workspace: "models/recall/ssr"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/recall/word2vec/config.yaml

@@ -11,7 +11,7 @@
 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
-workspace: "paddlerec.models.recall.word2vec" 
+workspace: "models/recall/word2vec"
 
 # list of dataset
 dataset:

models/recall/youtube_dnn/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 
-workspace: "paddlerec.models.recall.youtube_dnn"
+workspace: "models/recall/youtube_dnn"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/rerank/listwise/config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@
 # limitations under the License.
 
 
-workspace: "paddlerec.models.rerank.listwise"
+workspace: "models/rerank/listwise"
 
 dataset:
 - name: dataset_train

models/rerank/readme.md

@@ -28,7 +28,10 @@
 
 ## 使用教程(快速开始)
 ```shell
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rerank.listwise # listwise
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/rerank/listwise/config.yaml # listwise
 ```
 
 ## 使用教程（复现论文）

models/treebased/tdm/README.md

@@ -8,7 +8,10 @@
 2. 基于单机模型，可以进行分布式的参数服务器训练
 
 ```shell
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.treebased.tdm
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git paddle-rec
+cd paddle-rec
+
+python -m paddlerec.run -m models/treebased/tdm/config.yaml
 ```
 
 ## 树结构的准备

models/treebased/tdm/config.yaml

@@ -12,7 +12,7 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
-workspace: "paddlerec.models.treebased.tdm"
+workspace: "models/treebased/tdm"
 
 # list of dataset
 dataset:

setup.cfg

-[easy_install]
-index_url=http://pip.baidu.com/pypi/simple
\ No newline at end of file

setup.py

@@ -38,15 +38,18 @@ readme = ""
 
 def build(dirname):
     package_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+
     shutil.copytree(
-        package_dir, dirname, ignore=shutil.ignore_patterns(".git"))
+        package_dir,
+        dirname,
+        ignore=shutil.ignore_patterns(".git", "models", "build", "dist",
+                                      "*.md"))
+
     os.mkdir(os.path.join(dirname, "paddlerec"))
     shutil.move(
         os.path.join(dirname, "core"), os.path.join(dirname, "paddlerec"))
     shutil.move(
         os.path.join(dirname, "doc"), os.path.join(dirname, "paddlerec"))
-    shutil.move(
-        os.path.join(dirname, "models"), os.path.join(dirname, "paddlerec"))
     shutil.move(
         os.path.join(dirname, "tests"), os.path.join(dirname, "paddlerec"))
     shutil.move(
@@ -63,17 +66,8 @@ def build(dirname):
     package_dir = {'': dirname}
     package_data = {}
 
-    models_copy = [
-        'data/*.txt', 'data/*/*.txt', '*.yaml', '*.sh', 'tree/*.npy',
-        'tree/*.txt', 'data/sample_data/*', 'data/sample_data/train/*',
-        'data/sample_data/infer/*', 'data/*/*.csv', 'Criteo_data/*',
-        'Criteo_data/sample_data/train/*'
-    ]
-
     engine_copy = ['*/*.sh', '*/*.template']
     for package in packages:
-        if package.startswith("paddlerec.models."):
-            package_data[package] = models_copy
         if package.startswith("paddlerec.core.engine"):
             package_data[package] = engine_copy
 
@@ -98,16 +92,6 @@ build(dirname)
 shutil.rmtree(dirname)
 
 print(u'''
-\033[32m
-██████╗  █████╗ ██████╗ ██████╗ ██╗     ███████╗██████╗ ███████╗ ██████╗
-██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗██║     ██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔════╝
-██████╔╝███████║██║  ██║██║  ██║██║     █████╗  ██████╔╝█████╗  ██║
-██╔═══╝ ██╔══██║██║  ██║██║  ██║██║     ██╔══╝  ██╔══██╗██╔══╝  ██║
-██║     ██║  ██║██████╔╝██████╔╝███████╗███████╗██║  ██║███████╗╚██████╗
-╚═╝     ╚═╝  ╚═╝╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚══════╝ ╚═════╝
-\033[0m
-\033[34m
 Installation Complete. Congratulations!
 How to use it ? Please visit our webside: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec
-\033[0m
 ''')