{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "import pprint\n",
    "import tempfile\n",
    "\n",
    "from typing import Dict, Text\n",
    "\n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow_recommenders as tfrs"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ratings data.\n",
    "ratings = tfds.load(\"movielens/100k-ratings\", split=\"train\")\n",
    "# Features of all the available movies.\n",
    "movies = tfds.load(\"movielens/100k-movies\", split=\"train\")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'bucketized_user_age': 45.0,\n",
      " 'movie_genres': array([7]),\n",
      " 'movie_id': b'357',\n",
      " 'movie_title': b\"One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)\",\n",
      " 'raw_user_age': 46.0,\n",
      " 'timestamp': 879024327,\n",
      " 'user_gender': True,\n",
      " 'user_id': b'138',\n",
      " 'user_occupation_label': 4,\n",
      " 'user_occupation_text': b'doctor',\n",
      " 'user_rating': 4.0,\n",
      " 'user_zip_code': b'53211'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for x in ratings.take(1).as_numpy_iterator():\n",
    "  pprint.pprint(x)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'movie_genres': array([4]),\n",
      " 'movie_id': b'1681',\n",
      " 'movie_title': b'You So Crazy (1994)'}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for x in movies.take(1).as_numpy_iterator():\n",
    "  pprint.pprint(x)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "outputs": [],
   "source": [
    "ratings = ratings.map(lambda x: {\n",
    "    \"movie_title\": x[\"movie_title\"],\n",
    "    \"user_id\": x[\"user_id\"],\n",
    "})\n",
    "movies = movies.map(lambda x: x[\"movie_title\"])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "outputs": [],
   "source": [
    "tf.random.set_seed(42)\n",
    "shuffled = ratings.shuffle(100_000, seed=42, reshuffle_each_iteration=False)\n",
    "\n",
    "train = shuffled.take(80_000)\n",
    "test = shuffled.skip(80_000).take(20_000)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "array([b\"'Til There Was You (1997)\", b'1-900 (1994)',\n       b'101 Dalmatians (1996)', b'12 Angry Men (1957)', b'187 (1997)',\n       b'2 Days in the Valley (1996)',\n       b'20,000 Leagues Under the Sea (1954)',\n       b'2001: A Space Odyssey (1968)',\n       b'3 Ninjas: High Noon At Mega Mountain (1998)',\n       b'39 Steps, The (1935)'], dtype=object)"
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "movie_titles = movies.batch(1_000)\n",
    "user_ids = ratings.batch(1_000_000).map(lambda x: x[\"user_id\"])\n",
    "\n",
    "unique_movie_titles = np.unique(np.concatenate(list(movie_titles)))\n",
    "unique_user_ids = np.unique(np.concatenate(list(user_ids)))\n",
    "\n",
    "unique_movie_titles[:10]"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "outputs": [],
   "source": [
    "embedding_dimension = 32"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "outputs": [],
   "source": [
    "user_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "  tf.keras.layers.experimental.preprocessing.StringLookup(\n",
    "      vocabulary=unique_user_ids, mask_token=None),\n",
    "  # We add an additional embedding to account for unknown tokens.\n",
    "  tf.keras.layers.Embedding(len(unique_user_ids) + 1, embedding_dimension)\n",
    "])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "outputs": [],
   "source": [
    "movie_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "  tf.keras.layers.experimental.preprocessing.StringLookup(\n",
    "      vocabulary=unique_movie_titles, mask_token=None),\n",
    "  tf.keras.layers.Embedding(len(unique_movie_titles) + 1, embedding_dimension)\n",
    "])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "outputs": [],
   "source": [
    "metrics = tfrs.metrics.FactorizedTopK(\n",
    "  candidates=movies.batch(128).map(movie_model)\n",
    ")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "outputs": [],
   "source": [
    "task = tfrs.tasks.Retrieval(\n",
    "  metrics=metrics\n",
    ")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "outputs": [],
   "source": [
    "class MovielensModel(tfrs.Model):\n",
    "\n",
    "  def __init__(self, user_model, movie_model):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.movie_model: tf.keras.Model = movie_model\n",
    "    self.user_model: tf.keras.Model = user_model\n",
    "    self.task: tf.keras.layers.Layer = task\n",
    "\n",
    "  def compute_loss(self, features: Dict[Text, tf.Tensor], training=False) -> tf.Tensor:\n",
    "    # We pick out the user features and pass them into the user model.\n",
    "    user_embeddings = self.user_model(features[\"user_id\"])\n",
    "    # And pick out the movie features and pass them into the movie model,\n",
    "    # getting embeddings back.\n",
    "    positive_movie_embeddings = self.movie_model(features[\"movie_title\"])\n",
    "\n",
    "    # The task computes the loss and the metrics.\n",
    "    return self.task(user_embeddings, positive_movie_embeddings)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = MovielensModel(user_model, movie_model)\n",
    "model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.1))"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "outputs": [],
   "source": [
    "cached_train = train.shuffle(100_000).batch(8192).cache()\n",
    "cached_test = test.batch(4096).cache()"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "outputs": [],
   "source": [
    "dict_batch = next(iter(cached_train))"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/3\n",
      "WARNING:tensorflow:From /home/mao/anaconda3/envs/tf2.5/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py:5049: calling gather (from tensorflow.python.ops.array_ops) with validate_indices is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "The `validate_indices` argument has no effect. Indices are always validated on CPU and never validated on GPU.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /home/mao/anaconda3/envs/tf2.5/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py:5049: calling gather (from tensorflow.python.ops.array_ops) with validate_indices is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "The `validate_indices` argument has no effect. Indices are always validated on CPU and never validated on GPU.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "10/10 [==============================] - 4s 250ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.5000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0015 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0045 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0460 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1063 - loss: 69876.8146 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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      "Epoch 2/3\n",
      "10/10 [==============================] - 2s 248ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 8.1250e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0116 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0248 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1370 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2576 - loss: 67537.5355 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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      "Epoch 3/3\n",
      "10/10 [==============================] - 3s 250ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0013 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0179 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0385 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1782 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.3053 - loss: 66305.3551 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "5/5 [==============================] - 1s 156ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0010 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0096 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0213 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1215 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2367 - loss: 31077.7103 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31077.7103\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": "{'factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy': 0.0010499999625608325,\n 'factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy': 0.009600000455975533,\n 'factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy': 0.021299999207258224,\n 'factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy': 0.12150000035762787,\n 'factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy': 0.2366500049829483,\n 'loss': 28251.51171875,\n 'regularization_loss': 0,\n 'total_loss': 28251.51171875}"
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "model.evaluate(cached_test, return_dict=True)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Recommendations for user 42: [b'Rudy (1993)' b'Homeward Bound: The Incredible Journey (1993)'\n",
      " b'Client, The (1994)']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Create a model that takes in raw query features, and\n",
    "index = tfrs.layers.factorized_top_k.BruteForce(model.user_model)\n",
    "# recommends movies out of the entire movies dataset.\n",
    "index.index(movies.batch(100).map(model.movie_model), movies)\n",
    "\n",
    "# Get recommendations.\n",
    "_, titles = index(tf.constant([\"42\"]))\n",
    "print(f\"Recommendations for user 42: {titles[0, :3]}\")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:absl:Found untraced functions such as query_with_exclusions while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp2gxi6mvw/model/assets\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp2gxi6mvw/model/assets\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Recommendations: [b'Rudy (1993)' b'Homeward Bound: The Incredible Journey (1993)'\n",
      " b'Client, The (1994)']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Export the query model.\n",
    "with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:\n",
    "  path = os.path.join(tmp, \"model\")\n",
    "\n",
    "  # Save the index.\n",
    "  index.save(path)\n",
    "\n",
    "  # Load it back; can also be done in TensorFlow Serving.\n",
    "  loaded = tf.keras.models.load_model(path)\n",
    "\n",
    "  # Pass a user id in, get top predicted movie titles back.\n",
    "  scores, titles = loaded([\"42\"])\n",
    "\n",
    "  print(f\"Recommendations: {titles[0][:3]}\")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "<tensorflow_recommenders.layers.factorized_top_k.ScaNN at 0x7ff528665630>"
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "scann_index = tfrs.layers.factorized_top_k.ScaNN(model.user_model)\n",
    "scann_index.index(movies.batch(100).map(model.movie_model), movies)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Recommendations for user 42: [b'Rudy (1993)' b'Homeward Bound: The Incredible Journey (1993)'\n",
      " b'Jack (1996)']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Get recommendations.\n",
    "_, titles = scann_index(tf.constant([\"42\"]))\n",
    "print(f\"Recommendations for user 42: {titles[0, :3]}\")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:absl:Found untraced functions such as query_with_exclusions while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg2n407yk/model/assets\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg2n407yk/model/assets\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Recommendations: [b'Rudy (1993)' b'Homeward Bound: The Incredible Journey (1993)'\n",
      " b'Jack (1996)']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Export the query model.\n",
    "with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:\n",
    "  path = os.path.join(tmp, \"model\")\n",
    "\n",
    "  # Save the index.\n",
    "  scann_index.save(\n",
    "      path,\n",
    "      options=tf.saved_model.SaveOptions(namespace_whitelist=[\"Scann\"])\n",
    "  )\n",
    "\n",
    "  # Load it back; can also be done in TensorFlow Serving.\n",
    "  loaded = tf.keras.models.load_model(path)\n",
    "\n",
    "  # Pass a user id in, get top predicted movie titles back.\n",
    "  scores, titles = loaded([\"42\"])\n",
    "\n",
    "  print(f\"Recommendations: {titles[0][:3]}\")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "outputs": [],
   "source": [],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}