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models/multitask/mmoe/README.md

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 多任务模型通过学习不同任务的联系和差异，可提高每个任务的学习效率和质量。多任务学习的的框架广泛采用shared-bottom的结构，不同任务间共用底部的隐层。这种结构本质上可以减少过拟合的风险，但是效果上可能受到任务差异和数据分布带来的影响。  论文[《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》]( https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/modeling-task-relationships-in-multi-task-learning-with-multi-gate-mixture- )中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMOE)的多任务学习结构。MMOE模型刻画了任务相关性，基于共享表示来学习特定任务的函数，避免了明显增加参数的缺点。 
 
-我们在Paddlepaddle定义MMOE的网络结构，在开源数据集Census-income Data上验证模型效果，两个任务的auc分别为：
-
-1.income
-
-> max_mmoe_test_auc_income：0.94937
->
-> mean_mmoe_test_auc_income：0.94465
-
-2.marital
-
-> max_mmoe_test_auc_marital：0.99419
->
-> mean_mmoe_test_auc_marital：0.99324
+我们在Paddlepaddle定义MMOE的网络结构，在开源数据集Census-income Data上验证模型效果。
 
 若进行精度验证，请参考[论文复现](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#论文复现)部分。
 
@@ -59,26 +47,6 @@
 
 数据地址： [Census-income Data](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/census-income-mld/census.tar.gz )
 
-数据解压后， 在run.sh脚本文件中添加文件的路径，并运行脚本。
-
-```sh
-mkdir train_data
-mkdir test_data
-mkdir data
-train_path="data/census-income.data"
-test_path="data/census-income.test"
-train_data_path="train_data/"
-test_data_path="test_data/"
-pip install -r requirements.txt
-wget -P data/ https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/census-income-mld/census.tar.gz
-tar -zxvf data/census.tar.gz -C data/
-
-python data_preparation.py --train_path ${train_path} \
-                           --test_path ${test_path} \
-                           --train_data_path ${train_data_path}\
-                           --test_data_path ${test_data_path}
-
-```
 
 生成的格式以逗号为分割点
 
@@ -86,6 +54,7 @@ python data_preparation.py --train_path ${train_path} \
 0,0,73,0,0,0,0,1700.09,0,0
 ```
 
+完整的大数据参考论文复现部分。
 
 ## 运行环境
 
@@ -124,7 +93,6 @@ dataset:
 CPU环境
 
 在config.yaml文件中设置好epochs、device等参数。
-
 ```
 - name: infer_runner
   class: infer
@@ -134,14 +102,20 @@ CPU环境
 
 ## 论文复现
 
-用原论文的完整数据复现论文效果需要在config.yaml中修改batch_size=1000, thread_num=8, epoch_num=4
+数据下载，我们提供了在百度云上预处理好的数据，可以直接训练
 
-使用gpu p100 单卡训练 6.5h 测试auc: best:0.9940, mean:0.9932
+```
+wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/mmoe/train_data.csv
+wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/mmoe/test_data.csv
+wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/mmoe/config_all.yaml
+```
+
+用原论文的完整数据复现论文效果需要在config.yaml中修改batch_size=32 gpu配置等，可参考config_all.yaml
 
-修改后运行方案：修改config.yaml中的'workspace'为config.yaml的目录位置，执行
+使用gpu p100 单卡训练 6.5h 测试auc: best:0.9940, mean:0.9932
 
 ```
-python -m paddlerec.run -m /home/your/dir/config.yaml #调试模式 直接指定本地config的绝对路径
+python -m paddlerec.run -m /home/your/dir/config_all.yaml #调试模式 直接指定本地config的绝对路径
 ```
 
 ## 进阶使用

models/multitask/mmoe/config.yaml

@@ -16,12 +16,12 @@ workspace: "models/multitask/mmoe"
 
 dataset:
 - name: dataset_train
-  batch_size: 1
+  batch_size: 5
   type: QueueDataset
   data_path: "{workspace}/data/train"
   data_converter: "{workspace}/census_reader.py"
 - name: dataset_infer
-  batch_size: 1
+  batch_size: 5
   type: QueueDataset
   data_path: "{workspace}/data/train"
   data_converter: "{workspace}/census_reader.py"
@@ -38,15 +38,14 @@ hyper_parameters:
     strategy: async
 
 #use infer_runner mode and modify 'phase' below if infer
-mode: train_runner
-#mode: infer_runner
+mode: [train_runner, infer_runner]
 
 runner:
 - name: train_runner
   class: train
   device: cpu
   epochs: 3
-  save_checkpoint_interval: 2
+  save_checkpoint_interval: 1
   save_inference_interval: 4
   save_checkpoint_path: "increment"
   save_inference_path: "inference"
@@ -61,7 +60,7 @@ phase:
   model: "{workspace}/model.py"
   dataset_name: dataset_train
   thread_num: 1
-    #- name: infer
-    #  model: "{workspace}/model.py"
-    #  dataset_name: dataset_infer
-    #  thread_num: 1
+- name: infer
+  model: "{workspace}/model.py"
+  dataset_name: dataset_infer
+  thread_num: 1