From 83dcbf22aa9e44221b4f341e2f823980e8431c1d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xujiaqi01 Date: Fri, 8 May 2020 15:12:01 +0800 Subject: [PATCH] add tagspace --- models/rank/tagspace/__init__.py | 13 + models/rank/tagspace/config.yaml | 50 + models/rank/tagspace/model.py | 95 ++ models/rank/tagspace/reader.py | 55 + models/rank/tagspace/test_data/small_test.csv | 1000 +++++++++++++++++ .../rank/tagspace/train_data/small_train.csv | 1000 +++++++++++++++++ 6 files changed, 2213 insertions(+) create mode 100644 models/rank/tagspace/__init__.py create mode 100644 models/rank/tagspace/config.yaml create mode 100644 models/rank/tagspace/model.py create mode 100644 models/rank/tagspace/reader.py create mode 100644 models/rank/tagspace/test_data/small_test.csv create mode 100644 models/rank/tagspace/train_data/small_train.csv diff --git a/models/rank/tagspace/__init__.py b/models/rank/tagspace/__init__.py new file mode 100644 index 00000000..abf198b9 --- /dev/null +++ b/models/rank/tagspace/__init__.py @@ -0,0 +1,13 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# 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. diff --git a/models/rank/tagspace/config.yaml b/models/rank/tagspace/config.yaml new file mode 100644 index 00000000..ce0283e2 --- /dev/null +++ b/models/rank/tagspace/config.yaml @@ -0,0 +1,50 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# 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. + +train: + trainer: + # for cluster training + strategy: "async" + + epochs: 10 + workspace: "fleetrec.models.rank.tagspace" + + reader: + batch_size: 5 + class: "{workspace}/reader.py" + train_data_path: "{workspace}/train_data" + + model: + models: "{workspace}/model.py" + hyper_parameters: + vocab_text_size: 11447 + vocab_tag_size: 4 + emb_dim: 10 + hid_dim: 1000 + win_size: 5 + margin: 0.1 + neg_size: 3 + num_devices: 1 + + + save: + increment: + dirname: "increment" + epoch_interval: 1 + save_last: True + inference: + dirname: "inference" + epoch_interval: 100 + save_last: True + diff --git a/models/rank/tagspace/model.py b/models/rank/tagspace/model.py new file mode 100644 index 00000000..46d3d752 --- /dev/null +++ b/models/rank/tagspace/model.py @@ -0,0 +1,95 @@ +import paddle.fluid as fluid +import math + +from fleetrec.core.utils import envs +from fleetrec.core.model import Model as ModelBase + +import paddle.fluid as fluid +import paddle.fluid.layers.nn as nn +import paddle.fluid.layers.tensor as tensor +import paddle.fluid.layers.control_flow as cf + +class Model(ModelBase): + def __init__(self, config): + ModelBase.__init__(self, config) + self.cost = None + self.metrics = {} + self.vocab_text_size = 11447#envs.get_global_env("vocab_text_size", None, self._namespace) + self.vocab_tag_size = 4#envs.get_global_env("vocab_tag_size", None, self._namespace) + self.emb_dim = 10#envs.get_global_env("emb_dim", None, self._namespace) + self.hid_dim = 1000#envs.get_global_env("hid_dim", None, self._namespace) + self.win_size = 5#envs.get_global_env("win_size", None, self._namespace) + self.margin = 0.1#envs.get_global_env("margin", None, self._namespace) + self.neg_size = 3#envs.get_global_env("neg_size", None, self._namespace) + print self.emb_dim + + def train_net(self): + """ network definition """ + text = fluid.data(name="text", shape=[None, 1], lod_level=1, dtype='int64') + pos_tag = fluid.data( + name="pos_tag", shape=[None, 1], lod_level=1, dtype='int64') + neg_tag = fluid.data( + name="neg_tag", shape=[None, 1], lod_level=1, dtype='int64') + + self._data_var = [text, pos_tag, neg_tag] + + text_emb = fluid.embedding( + input=text, size=[self.vocab_text_size, self.emb_dim], param_attr="text_emb") + text_emb = fluid.layers.squeeze(input=text_emb, axes=[1]) + pos_tag_emb = fluid.embedding( + input=pos_tag, size=[self.vocab_tag_size, self.emb_dim], param_attr="tag_emb") + pos_tag_emb = fluid.layers.squeeze(input=pos_tag_emb, axes=[1]) + neg_tag_emb = fluid.embedding( + input=neg_tag, size=[self.vocab_tag_size, self.emb_dim], param_attr="tag_emb") + neg_tag_emb = fluid.layers.squeeze(input=neg_tag_emb, axes=[1]) + + conv_1d = fluid.nets.sequence_conv_pool( + input=text_emb, + num_filters=self.hid_dim, + filter_size=self.win_size, + act="tanh", + pool_type="max", + param_attr="cnn") + text_hid = fluid.layers.fc(input=conv_1d, + size=self.emb_dim, + param_attr="text_hid") + cos_pos = nn.cos_sim(pos_tag_emb, text_hid) + mul_text_hid = fluid.layers.sequence_expand_as(x=text_hid, y=neg_tag_emb) + mul_cos_neg = nn.cos_sim(neg_tag_emb, mul_text_hid) + cos_neg_all = fluid.layers.sequence_reshape( + input=mul_cos_neg, new_dim=self.neg_size) + #choose max negtive cosine + cos_neg = nn.reduce_max(cos_neg_all, dim=1, keep_dim=True) + #calculate hinge loss + loss_part1 = nn.elementwise_sub( + tensor.fill_constant_batch_size_like( + input=cos_pos, shape=[-1, 1], value=self.margin, dtype='float32'), + cos_pos) + loss_part2 = nn.elementwise_add(loss_part1, cos_neg) + loss_part3 = nn.elementwise_max( + tensor.fill_constant_batch_size_like( + input=loss_part2, shape=[-1, 1], value=0.0, dtype='float32'), + loss_part2) + avg_cost = nn.mean(loss_part3) + less = tensor.cast(cf.less_than(cos_neg, cos_pos), dtype='float32') + correct = nn.reduce_sum(less) + self.cost = avg_cost + + self.metrics["correct"] = correct + self.metrics["cos_pos"] = cos_pos + + def get_cost_op(self): + return self.cost + + def get_metrics(self): + return self.metrics + + def optimizer(self): + learning_rate = 0.01#envs.get_global_env("hyper_parameters.base_lr", None, self._namespace) + sgd_optimizer = fluid.optimizer.Adagrad(learning_rate=learning_rate) + #sgd_optimizer.minimize(avg_cost) + return sgd_optimizer + + + def infer_net(self, parameter_list): + self.train_net() diff --git a/models/rank/tagspace/reader.py b/models/rank/tagspace/reader.py new file mode 100644 index 00000000..7803d862 --- /dev/null +++ b/models/rank/tagspace/reader.py @@ -0,0 +1,55 @@ +import re +import sys +import collections +import os +import six +import time +import numpy as np +import paddle.fluid as fluid +import paddle +import csv +import io + +from fleetrec.core.reader import Reader +from fleetrec.core.utils import envs + +class TrainReader(Reader): + def init(self): + pass + + def _process_line(self, l): + tag_size = 4 + neg_size = 3 + l = l.strip().split(",") + pos_index = int(l[0]) + pos_tag = [] + pos_tag.append(pos_index) + text_raw = l[1].split() + text = [int(w) for w in text_raw] + neg_tag = [] + max_iter = 100 + now_iter = 0 + sum_n = 0 + while (sum_n < neg_size): + now_iter += 1 + if now_iter > max_iter: + print("error : only one class") + sys.exit(0) + rand_i = np.random.randint(0, tag_size) + if rand_i != pos_index: + neg_index = rand_i + neg_tag.append(neg_index) + sum_n += 1 + # if n > 0 and len(text) > n: + # #yield None + # return None, None, None + return text, pos_tag, neg_tag + + def generate_sample(self, line): + def data_iter(): + text, pos_tag, neg_tag = self._process_line(line) + if text is None: + yield None + return + yield [('text', text), ('pos_tag', pos_tag), ('neg_tag', neg_tag)] + return data_iter diff --git a/models/rank/tagspace/test_data/small_test.csv b/models/rank/tagspace/test_data/small_test.csv new file mode 100644 index 00000000..a88f023c --- /dev/null +++ b/models/rank/tagspace/test_data/small_test.csv @@ -0,0 +1,1000 @@ +3,7824 5278 529 14 4358 4179 148 46 30 8862 39 349 12 10920 10109 303 637 4155 1 +0,472 91 2409 1039 27 63 79 4 10570 2488 9 0 297 169 104 2272 853 1625 3 2495 9 3536 3350 10941 201 1729 25 1489 172 0 43 516 1699 9 16 1476 1308 1 +0,24 27 62 2571 20 3 4589 3582 14 0 254 4 6939 124 3 3366 2 1707 3 5095 4 2685 478 10142 84 30 807 8443 4 8067 7994 0 974 1675 4 5232 1 +0,24 165 7 2449 2024 102 1054 6450 1322 26 1139 12 3 8297 4 4618 9813 2057 6 4812 8459 42 502 52 2087 120 0 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