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doc/custom_dataset_reader.md

 # PaddleRec 自定义数据集及Reader
 
-## dataset数据读取
-为了能高速运行CTR模型的训练，我们使用`dataset`API进行高性能的IO，dataset是为多线程及全异步方式量身打造的数据读取方式，每个数据读取线程会与一个训练线程耦合，形成了多生产者-多消费者的模式，会极大的加速我们的模型训练。
+## 数据集及reader配置简介
 
-如何在我们的训练中引入dataset读取方式呢？无需变更数据格式，只需在我们的训练代码中加入以下内容，便可达到媲美二进制读取的高效率，以下是一个比较完整的流程：
+以`ctr-dnn`模型举例：
 
-### 引入dataset
+```yaml
+reader:
+    batch_size: 2
+    class: "{workspace}/../criteo_reader.py"
+    train_data_path: "{workspace}/data/train"
+    reader_debug_mode: False
+```
+有以上4个需要重点关注的配置选项：
+
+- batch_size: 网络进行小批量训练的一组数据的大小
+- class: 指定数据处理及读取的`reader` python文件
+- train_data_path: 训练数据所在地址
+- reader_debug_mode: 测试reader语法，及输出是否符合预期的debug模式的开关
+
+## 自定义数据集
+
+PaddleRec支持模型自定义数据集，在model.config.yaml文件中的reader部分，通过`train_data_path`指定数据读取路径。
+
+> 关于数据的tips
+> 
+> - PaddleRec 面向的是推荐与搜索领域，数据以文本格式为主
+> - Dataset模式支持读取文本数据压缩后的`.gz`格式
+> - 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，`强烈建议将文件拆成多个小文件`，尤其是在分布式训练场景下，可以均衡各个节点的数据量。
+
+## 自定义Reader
+
+数据集准备就绪后，需要适当修改或重写一个新的reader以适配数据集或新组网。
+
+我们以`ctr-dnn`网络举例`reader`的正确打开方式，网络文件位于`models/rank/dnn`。
+
+### 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
 
-1. 通过工厂类`fluid.DatasetFactory()`创建一个dataset对象。
-2. 将我们定义好的数据输入格式传给dataset，通过`dataset.set_use_var(inputs)`实现。
-3. 指定我们的数据读取方式，由`dataset_generator.py`实现数据读取的规则，后面将会介绍读取规则的实现。
-4. 指定数据读取的batch_size。
-5. 指定数据读取的线程数，该线程数和训练线程应保持一致，两者为耦合的关系。
-6. 指定dataset读取的训练文件的列表。
+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 get_dataset(inputs, args)
-    dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
-    dataset.set_use_var(inputs)
-    dataset.set_pipe_command("python dataset_generator.py")
-    dataset.set_batch_size(args.batch_size)
-    dataset.set_thread(int(args.cpu_num))
-    file_list = [
-        str(args.train_files_path) + "/%s" % x
-        for x in os.listdir(args.train_files_path)
+def sparse_inputs():
+    ids = envs.get_global_env("hyper_parameters.sparse_inputs_slots", None, self._namespace)
+
+    sparse_input_ids = [
+        fluid.layers.data(name="S" + str(i),
+                            shape=[1],
+                            lod_level=1,
+                            dtype="int64") for i in range(1, ids)
     ]
-    logger.info("file list: {}".format(file_list))
-    return dataset, file_list
+    return sparse_input_ids
 ```
 
-### 如何指定数据读取规则
+稠密参数输入的定义：
+```python
+def dense_input():
+    dim = envs.get_global_env("hyper_parameters.dense_input_dim", None, self._namespace)
 
-在上文我们提到了由`dataset_generator.py`实现具体的数据读取规则，那么，怎样为dataset创建数据读取的规则呢？
-以下是`dataset_generator.py`的全部代码，具体流程如下：
-1. 首先我们需要引入dataset的库，位于`paddle.fluid.incubate.data_generator`。
-2. 声明一些在数据读取中会用到的变量，如示例代码中的`cont_min_`、`categorical_range_`等。
-3. 创建一个子类，继承dataset的基类，基类有多种选择，如果是多种数据类型混合，并且需要转化为数值进行预处理的，建议使用`MultiSlotDataGenerator`；若已经完成了预处理并保存为数据文件，可以直接以`string`的方式进行读取，使用`MultiSlotStringDataGenerator`，能够进一步加速。在示例代码，我们继承并实现了名为`CriteoDataset`的dataset子类，使用`MultiSlotDataGenerator`方法。
-4. 继承并实现基类中的`generate_sample`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.)
-5. 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。例如对以行为单位的数据进行截取，转换及预处理。
-6. 最后，我们需要将数据整理为特定的格式，才能够被dataset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。在示例代码中，我们使用`zip`的方法将参数名与数值构成的元组组成了一个list，并将其yield输出。如果展开来看，我们输出的数据形如`[('dense_feature',[value]),('C1',[value]),('C2',[value]),...,('C26',[value]),('label',[value])]`
+    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
-import paddle.fluid.incubate.data_generator as dg
+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)
+
+if self._platform != "LINUX":
+    self._data_loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(
+        feed_list=self._data_var, capacity=64, use_double_buffer=False, iterable=False)
+```
+若运行于**Linux**环境下，默认使用**dataset**模式读取数据集；若运行于**windows**或**mac**下，默认使用**dataloader**模式读取数据集。以上两种方法是paddle.io中提供的不同模式，`dataset`运行速度更快，但依赖于linux的环境，因此会有该逻辑判断。
 
-cont_min_ = [0, -3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
-cont_max_ = [20, 600, 100, 50, 64000, 500, 100, 50, 500, 10, 10, 10, 50]
-cont_diff_ = [20, 603, 100, 50, 64000, 500, 100, 50, 500, 10, 10, 10, 50]
-hash_dim_ = 1000001
-continuous_range_ = range(1, 14)
-categorical_range_ = range(14, 40)
+> Paddle的组网中不支持数据输入为`str`类型，`强烈不建议使用明文保存和读取数据`
 
-class CriteoDataset(dg.MultiSlotDataGenerator):
-   
+### Criteo Reader写法
+
+```python
+# 引入PaddleRec的Reader基类
+from paddlerec.core.reader import Reader
+# 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 TrainReader(Reader):
+
+    # 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 continuous_range_:
+            for idx in self.continuous_range_:
                 if features[idx] == "":
                     dense_feature.append(0.0)
                 else:
                     dense_feature.append(
-                        (float(features[idx]) - cont_min_[idx - 1]) /
-                        cont_diff_[idx - 1])
-            for idx in categorical_range_:
+                        (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]) % hash_dim_])
+                    [hash(str(idx) + features[idx]) % self.hash_dim_])
             label = [int(features[0])]
-            process_line = dense_feature, sparse_feature, label
-            feature_name = ["dense_feature"]
-            for idx in categorical_range_:
-                feature_name.append("C" + str(idx - 13))
+            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
+```
+
+### 如何自定义数据读取规则
+
+在上文我们看到了由`criteo_reader.py`实现具体的数据读取规则，那么，怎样为自己的数据集写规则呢？
+
+具体流程如下：
+1. 首先我们需要引入Reader基类
+    ```python
+    from paddlerec.core.reader import Reader
+    ```
+2. 创建一个子类，继承Reader的基类，训练所需Reader命名为`TrainerReader`
+3. 在`init(self)`函数中声明一些在数据读取中会用到的变量，如示例代码中的`cont_min_`、`categorical_range_`等，必要时可以在`config.yaml`文件中配置变量，通过`env.get_global_env()`拿到。
+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.)
+5. 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。例如对以行为单位的数据进行截取，转换及预处理。
+6. 最后，我们需要将数据整理为特定的格式，才能够被dataset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。在示例代码中，我们使用`zip`的方法将参数名与数值构成的元组组成了一个list，并将其yield输出。如果展开来看，我们输出的数据形如`[('dense_feature',[value]),('C1',[value]),('C2',[value]),...,('C26',[value]),('label',[value])]`
+
 
-d = CriteoDataset()
-d.run_from_stdin()
+### 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
 ```
-### 快速调试Dataset
-我们可以脱离组网架构，单独验证Dataset的输出是否符合我们预期。使用命令
-`cat 数据文件 | python dataset读取python文件`进行dataset代码的调试：
+
+修改后，使用paddlerec.run执行该修改后的yaml文件，可以观察输出。
 ```bash
-cat train_data/part-0 | python dataset_generator.py
+python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -e single
 ```
-输出的数据格式如下：
+
+### 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 `
 
-理想的输出为(截取了一个片段)：
+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 0.05 0.00663349917081 0.05 0.0 0.02159375 0.008 0.15 0.04 0.362 0.1 0.2 0.0 0.04 1 715353 1 817085 1 851010 1 833725 1 286835 1 948614 1 881652 1 507110 1 27346 1 646986 1 643076 1 200960 1 18464 1 202774 1 532679 1 729573 1 342789 1 562805 1 880474 1 984402 1 666449 1 26235 1 700326 1 452909 1 884722 1 787527 1 0
+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。
+> - 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。
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+
+### 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/rec_background.md

+# 推荐系统背景知识
+> 占位
\ No newline at end of file

readme.md

@@ -69,9 +69,11 @@
 <h2 align="center">快速启动</h2>
 
 
-目前框架内置了多个模型，简单的命令即可使用内置模型开始单机训练和本地1*1模拟训练，我们以`ctr-dnn`为例介绍PaddleRec的简单使用。
 
-### 一行命令启动训练
+
+### 启动内置模型
+
+目前框架内置了多个模型，简单的命令即可使用内置模型开始单机训练和本地1*1模拟训练，我们以`ctr-dnn`为例介绍PaddleRec的简单使用。
 
 <h3 align="center">单机训练</h3>
 
@@ -97,6 +99,10 @@ python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d cpu -e local_cluster
 python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d cpu -e cluster
 ```
 
+### 启动自定义模型
+
+若您复用内置模型，更改了超参，重新配置了数据后
+
 <h2 align="center">支持模型列表</h2>
 
 > 部分表格占位待改（大规模稀疏）
@@ -122,43 +128,32 @@ python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d cpu -e cluster
 
 
 
-
-
 <h2 align="center">文档</h2>
 
 ### 新手教程
 * [环境要求](#环境要求)
 * [安装命令](#安装命令)
 * [快速开始](#一行命令启动训练)
-  
+* [推荐系统背景知识](doc/)
+
 ### 进阶教程
 * [自定义数据集及Reader](doc/custom_dataset_reader.md)
-* [模型调参](doc/optimization_model.md)
-* [单机训练](doc/local_train.md)
 * [分布式训练](doc/distributed_train.md)
-* [离线预测](doc/predict.md)
 
 ### 关于PaddleRec性能
-* [Benchamrk](doc/benchmark.md)
+* [Benchmark](doc/benchmark.md)
 
 ### FAQ
 * [常见问题FAQ](doc/faq.md)
 
-### 设计文档
-* [PaddleRec设计文档](doc/design.md)
-
 
 <h2 align="center">社区</h2>
 
-### 贡献代码
-* [优化PaddleRec框架](doc/contribute.md)
-* [新增模型到PaddleRec](doc/contribute.md)
-
 ### 反馈
 如有意见、建议及使用中的BUG，欢迎在`GitHub Issue`提交
 
 ### 版本历史
-* [版本更新](#版本更新)
+- 2020.5.14 - PaddleRec v0.1
   
 ### 许可证书
 本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。