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bef91cbd
编写于
5月 19, 2020
作者:
C
chengmo
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差异文件
Merge branch 'doc_v2' into 'develop'
Doc v2 See merge request !55
上级
c685a493
8f5d0024
变更
4
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
4 changed file
with
34 addition
and
10 deletion
+34
-10
README.md
README.md
+28
-6
doc/rec_background.md
doc/rec_background.md
+1
-0
models/rank/dnn/config.yaml
models/rank/dnn/config.yaml
+4
-3
models/rank/dnn/data/train/sample_train.txt
models/rank/dnn/data/train/sample_train.txt
+1
-1
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
bef91cbd
...
...
@@ -42,6 +42,8 @@
*
Python 2.7/ 3.5 / 3.6 / 3.7
*
PaddlePaddle >= 1.7.2
*
操作系统: Windows/Mac/Linux
> Windows下目前仅提供单机训练,建议使用Linux
### 安装命令
...
...
@@ -72,9 +74,11 @@
### 启动内置模型的默认配置
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
`dnn`
为例介绍PaddleRec的简单使用。
目前框架内置了多个模型,一行命令即可使用内置模型开始单机训练和本地模拟分布式训练。
> 本地模拟分布式(`local_cluster`)为`1个server + 1个trainer`的参数服务器模式
#### 单机训练
我们以排序模型中的
`dnn`
模型为例介绍PaddleRec的简单使用。训练数据来源为
[
Criteo数据集
](
https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/
)
,我们从中截取了100条方便您快速上手体验完整的PaddleRec流程。
```
bash
# 使用CPU进行单机训练
...
...
@@ -85,12 +89,29 @@ python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn
若您复用内置模型,对
**yaml**
配置文件进行了修改,如更改超参,重新配置数据后,可以直接使用paddlerec运行该yaml文件。
我们以dnn模型为例,在paddlerec代码目录下
我们以dnn模型为例,在paddlerec代码目录下
:
```
bash
cd
paddlerec
```
修改了dnn模型
`models/rank/dnn/config.yaml`
的配置后,运行
`dnn`
模型:
修改dnn模型的
[
超参配置
](
./models/rank/dnn/config.yaml
)
,例如将迭代训练轮数从10轮修改为5轮:
```
yaml
train
:
# epochs: 10
epochs
:
5
```
在Linux环境下,可以使用
`vim`
等文本编辑工具修改yaml文件:
```
bash
vim ./models/rank/dnn/config.yaml
# 键入 i, 进入编辑模式
# 修改yaml文件配置
# 完成修改后,点击esc,退出编辑模式
# 键入 :wq 保存文件并退出
```
完成dnn模型
`models/rank/dnn/config.yaml`
的配置修改后,运行
`dnn`
模型:
```
bash
# 使用自定配置进行训练
python
-m
paddlerec.run
-m
./models/rank/dnn/config.yaml
...
...
@@ -140,6 +161,8 @@ python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -b backend.yaml
| :------: | :-----------------------------------------------------------------------: | :---------: | :---------: | :-----------: |
| 内容理解 |
[
Text-Classifcation
](
models/contentunderstanding/classification/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 内容理解 |
[
TagSpace
](
models/contentunderstanding/tagspace/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 召回 |
[
DSSM
](
models/match/dssm/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 召回 |
[
MultiView-Simnet
](
models/match/multiview-simnet/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 召回 |
[
TDM
](
models/treebased/tdm/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 召回 |
[
Word2Vec
](
models/recall/word2vec/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 召回 |
[
SSR
](
models/recall/ssr/model.py
)
| ✓ | ✓ | ✓ |
...
...
@@ -152,8 +175,7 @@ python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -b backend.yaml
| 多任务 |
[
ESMM
](
models/multitask/esmm/model.py
)
| ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 |
[
MMOE
](
models/multitask/mmoe/model.py
)
| ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 |
[
ShareBottom
](
models/multitask/share-bottom/model.py
)
| ✓ | ✓ | ✓ |
| 匹配 |
[
DSSM
](
models/match/dssm/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
| 匹配 |
[
MultiView-Simnet
](
models/match/multiview-simnet/model.py
)
| ✓ | x | ✓ |
...
...
doc/rec_background.md
浏览文件 @
bef91cbd
# 推荐系统背景知识
本文来源于
[
个性化推荐
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/05.recommender_system/README.cn.md
)
,进行了节选。
本文代码目录在
[
book/recommender_system
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/05.recommender_system
)
,初次使用请您参考
[
Book文档使用说明
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书
)
。
...
...
models/rank/dnn/config.yaml
浏览文件 @
bef91cbd
...
...
@@ -13,13 +13,14 @@
# limitations under the License.
train
:
epochs
:
10
engine
:
single
workspace
:
"
paddlerec.models.rank.dnn"
trainer
:
# for cluster training
strategy
:
"
async"
epochs
:
10
workspace
:
"
paddlerec.models.rank.dnn"
reader
:
batch_size
:
2
class
:
"
{workspace}/../criteo_reader.py"
...
...
models/rank/dnn/data/train/sample_train.txt
浏览文件 @
bef91cbd
...
...
@@ -97,4 +97,4 @@
0 -1 12674 4 26 0 73 2 05db9164 09e68b86 eecaacb9 d268ac84 25c83c98 13718bbd 33cca6fa 0b153874 a73ee510 401ced54 683e14e9 ce76d69d 2b9fb512 b28479f6 52baadf5 7bf10350 e5ba7672 5aed7436 55dd3565 b1252a9d 3d7cfd1b 3a171ecb 3fdb382b 3d2bedd7 49d68486
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1 147 1 159966 0 1 1 0 1 68fd1e64 38d50e09 c86b2d8d 657dc3b9 25c83c98 7e0ccccf bc324536 1f89b562 7cc72ec2 474773a7 2bcfb78f 1ca7a526 e6fc496d b28479f6 06373944 ba46c3a1 e5ba7672 fffe2a63 21ddcdc9 b1252a9d eb0fc6f8 ad3062eb 32c7478e df487a73 001f3601 c27f155b
1 147 1 159966 0 1 1 0 1 68fd1e64 38d50e09 c86b2d8d 657dc3b9 25c83c98 7e0ccccf bc324536 1f89b562 7cc72ec2 474773a7 2bcfb78f 1ca7a526 e6fc496d b28479f6 06373944 ba46c3a1 e5ba7672 fffe2a63 21ddcdc9 b1252a9d eb0fc6f8 ad3062eb 32c7478e df487a73 001f3601 c27f155b
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