From d9a5b7ff4a385b0a30f8189e74626933a2fc408d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: yinhaofeng <1841837261@qq.com>
Date: Wed, 23 Sep 2020 15:12:17 +0000
Subject: [PATCH] readme

---
 models/rank/deepfm/readme.md | 216 ++++++++++++-----------------------
 1 file changed, 71 insertions(+), 145 deletions(-)

diff --git a/models/rank/deepfm/readme.md b/models/rank/deepfm/readme.md
index e9f7559d..4c7cfbde 100644
--- a/models/rank/deepfm/readme.md
+++ b/models/rank/deepfm/readme.md
@@ -1,6 +1,37 @@
 # 基于deepFM模型的点击率预估模型
 
-## 介绍
+以下是本例的简要目录结构及说明： 
+
+```
+├── sample_data #样例数据
+    ├── train
+        ├── sample_train.txt #训练数据样例
+    ├── preprocess.py #数据处理程序
+    ├── run.sh #数据一键处理脚本
+    ├── download_preprocess.py #数据下载脚本
+    ├── get_slot_data.py #格式整理程序
+├── __init__.py
+├── README.md #文档
+├── model.py #模型文件
+├── config.yaml #配置文件
+```
+
+注：在阅读该示例前，建议您先了解以下内容：
+
+[paddlerec入门教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/blob/master/README.md)
+
+## 内容
+
+- [模型简介](#模型简介)
+- [数据准备](#数据准备)
+- [运行环境](#运行环境)
+- [快速开始](#快速开始)
+- [模型组网](#模型组网)
+- [效果复现](#效果复现)
+- [进阶使用](#进阶使用)
+- [FAQ](#FAQ)
+
+## 模型简介
 `CTR(Click Through Rate)`，即点击率，是“推荐系统/计算广告”等领域的重要指标，对其进行预估是商品推送/广告投放等决策的基础。简单来说，CTR预估对每次广告的点击情况做出预测，预测用户是点击还是不点击。CTR预估模型综合考虑各种因素、特征，在大量历史数据上训练，最终对商业决策提供帮助。本模型实现了下述论文中的deepFM模型：
 
 ```text
@@ -19,166 +50,37 @@
 ```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。
-
-### 数据预处理
-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。
+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。  
+详细的数据解析过程请参考dnn模型下的readme文件：[基于DNN模型的点击率预估模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/blob/master/models/rank/dnn/README.md)
 
 ### 一键下载训练及测试数据
 ```bash
 sh run.sh
 ```
 进入models/rank/deepfm/data目录下，执行该脚本，会从国内源的服务器上下载Criteo数据集，并解压到指定文件夹，然后自动处理数据转化为可直接进行训练的格式。解压后全量训练数据放置于`./train_datal`，全量测试数据放置于`./test_data`，可以直接输入的训练数据放置于`./slot_train_datal`，可直接输入的测试数据放置于`./slot_test_datal`
-执行该脚本的理想输出为：
-```
-download and extract starting...
-Downloading dac.tar.gz
-[==================================================] 100.00%
-Uncompress dac.tar.gz
-[==================================================] 100.00%
-Downloading deepfm%2Ffeat_dict_10.pkl2
-[==================================================] 100.00%
-download and extract finished
-preprocessing...
-('generating feature dict', 0)
-('generating feature dict', 0)
-('generating feature dict', 0)
-('generating feature dict', 0)
-...
-('generating feature dict', 1)
-('generating feature dict', 1)
-('args.num_feat ', 1086460)
-Done!
-preprocess done
-done
-```
 
-## 数据读取
-为了能高速运行CTR模型的训练，`PaddleRec`封装了`dataset`与`dataloader`API进行高性能的数据读取。
+## 运行环境
+PaddlePaddle>=1.7.2
 
-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：
+python 2.7/3.5/3.6/3.7
 
-### 引入dataset
+PaddleRec >=0.1
 
-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。
-
-```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)
-    ]
-    logger.info("file list: {}".format(file_list))
-    return dataset, file_list
-```
+os : windows/linux/macos
 
-### 如何指定数据读取规则
+## 快速开始
+本文提供了样例数据可以供您快速体验，在paddlerec目录下执行下面的命令即可快速启动训练： 
 
-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。在示例代码中，我们将数据整理成`click:value dense_feature:value ... dense_feature:value 1:value ... 26:value`的格式。用print输出是因为我们在run.sh中将结果重定向到slot_train_data等文件中，由模型直接读取。在用户自定义使用时，可以使用`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，并在config.yaml中的data_converter参数指定reader的路径。
-
-```python
-class Reader(dg.MultiSlotDataGenerator):
-    def __init__(self, config):
-        dg.MultiSlotDataGenerator.__init__(self)
-        _config = envs.load_yaml(config)
-    def init(self):
-        self.cont_min_ = [0, -3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
-        self.cont_max_ = [
-            5775, 257675, 65535, 969, 23159456, 431037, 56311, 6047, 29019, 46,
-            231, 4008, 7393
-        ]
-        self.cont_diff_ = [
-            self.cont_max_[i] - self.cont_min_[i]
-            for i in range(len(self.cont_min_))
-        ]
-        self.continuous_range_ = range(1, 14)
-        self.categorical_range_ = range(14, 40)
-        # load preprocessed feature dict
-        self.feat_dict_name = "sample_data/feat_dict_10.pkl2"
-        self.feat_dict_ = pickle.load(open(self.feat_dict_name, 'rb'))
-    def _process_line(self, line):
-        features = line.rstrip('\n').split('\t')
-        feat_idx = []
-        feat_value = []
-        for idx in self.continuous_range_:
-            if features[idx] == '':
-                feat_idx.append(0)
-                feat_value.append(0.0)
-            else:
-                feat_idx.append(self.feat_dict_[idx])
-                feat_value.append(
-                    (float(features[idx]) - self.cont_min_[idx - 1]) /
-                    self.cont_diff_[idx - 1])
-        for idx in self.categorical_range_:
-            if features[idx] == '' or features[idx] not in self.feat_dict_:
-                feat_idx.append(0)
-                feat_value.append(0.0)
-            else:
-                feat_idx.append(self.feat_dict_[features[idx]])
-                feat_value.append(1.0)
-        label = [int(features[0])]
-        return feat_idx, feat_value, label
-    def generate_sample(self, line):
-        """
-        Read the data line by line and process it as a dictionary
-        """
-        def data_iter():
-            feat_idx, feat_value, label = self._process_line(line)
-            s = ""
-            for i in [('feat_idx', feat_idx), ('feat_value', feat_value),
-                      ('label', label)]:
-                k = i[0]
-                v = i[1]
-                for j in v:
-                    s += " " + k + ":" + str(j)
-            print(s.strip()) # add print for data preprocessing
-        return data_iter
-reader = Reader(
-    "../config.yaml")  # run this file in original folder to find config.yaml
-reader.init()
-reader.run_from_stdin()
-```
-### 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：
-```bash
-cat train_data/part-0 | python python get_slot_data.py
 ```
-输出的数据格式如下：
-`label:value dense_input:value ... dense_input:value sparse_input:value ... sparse_input:value `
-
-理想的输出为(截取了一个片段)：
-```bash
-...
-click:0 dense_feature:0.05 dense_feature:0.00663349917081 dense_feature:0.05 dense_feature:0.0 dense_feature:0.02159375 dense_feature:0.008 dense_feature:0.15 dense_feature:0.04 dense_feature:0.362 dense_feature:0.1 dense_feature:0.2 dense_feature:0.0 dense_feature:0.04 1:715353 2:817085 3:851010 4:833725 5:286835 6:948614 7:881652 8:507110 9:27346 10:646986 11:643076 12:200960 13:18464 14:202774 15:532679 16:729573 17:342789 18:562805 19:880474 20:984402 21:666449 22:26235 23:700326 24:452909 25:884722 26:787527
-...
+python -m paddlerec.run -m models/rank/deepfm/config.yaml
 ```
 
-### deepFM模型组网
+## 模型组网
 
 deepFM模型的组网本质是一个二分类任务，代码参考`model.py`。模型主要组成是一阶项部分，二阶项部分,dnn部分以及相应的分类任务的loss计算和auc计算。模型的组网可以看做FM部分和dnn部分的结合，其中FM部分主要的工作是通过特征间交叉得到低阶特征，以二阶特征为主。FM的表达式如下，可观察到，只是在线性表达式后面加入了新的交叉项特征及对应的权值。
 $$Out=sigmoid(b + \sum^{N}_{i=1}W_iX_i + \sum^{N-1}_{i=1}\sum^{N}_{j=i+1}W_{ij}X_iX_j)$$
 
-#### 一阶项部分
+### 一阶项部分
 一阶项部分类似于我们rank下的logistic_regression模型。主要由embedding层和reduce_sum层组成  
 首先介绍Embedding层的搭建方式：`Embedding`层的输入是`feat_idx`，shape由超参的`sparse_feature_number`定义。需要特别解释的是`is_sparse`参数，当我们指定`is_sprase=True`后，计算图会将该参数视为稀疏参数，反向更新以及分布式通信时，都以稀疏的方式进行，会极大的提升运行效率，同时保证效果一致。  
 各个稀疏的输入通过Embedding层后，进行reshape操作，方便和连续值进行结合。  
@@ -202,7 +104,7 @@ first_weights = fluid.layers.reshape(first_weights_re,shape=[-1, self.num_field,
 y_first_order = fluid.layers.reduce_sum((first_weights * feat_value),1)
 ```
 
-#### 二阶项部分
+### 二阶项部分
 二阶项部分主要实现了公式中的交叉项部分，也就是特征的组合部分。Wij求解的思路是通过矩阵分解的方法。所有的二次项参数Wij可以组成一个对称阵W，那么这个矩阵就可以分解为 $W=V^TV$，V 的第 i 列便是第 i 维特征的隐向量。交叉项的展开式如下：
 $$\sum^{N-1}_{i=1}\sum^{N}_{j=i+1}W_{ij}X_iX_j =1/2\sum^{k}_{j=1}((\sum^{N}_{i=1}W_iX_i)^2-\sum^{N}_{i=1}W_i^2X_i^2)$$
 
@@ -234,7 +136,7 @@ squared_sum_features_emb = fluid.layers.reduce_sum(squared_features_emb, 1)  # N
 y_second_order = 0.5 * fluid.layers.reduce_sum(summed_features_emb_square - squared_sum_features_emb,1,keep_dim=True)  # None * 1
 ```
 
-#### dnn部分
+### dnn部分
 相比fm模型，我们去除了fm模型中的偏移量，而加入了dnn部分作为特征间的高阶组合，通过并行的方式组合fm和dnn两种方法，两者共用底层的embedding数据。dnn部分的主要组成为三个全连接层，每层FC的输出维度都为400，每层FC都后接一个relu激活函数，每层FC的初始化方式为符合正态分布的随机初始化.  
 最后接了一层输出维度为1的fc层，方便与fm部分综合计算预测值。  
 ```python
@@ -263,7 +165,7 @@ y_dnn = fluid.layers.fc(
 
 ```
 
-#### Loss及Auc计算
+### Loss及Auc计算
 - 预测的结果将FM的一阶项部分，二阶项部分以及dnn部分相加，再通过激活函数sigmoid给出，为了得到每条样本分属于正负样本的概率，我们将预测结果和`1-predict`合并起来得到predict_2d，以便接下来计算auc。  
 - 每条样本的损失为负对数损失值，label的数据类型将转化为float输入。  
 - 该batch的损失`avg_cost`是各条样本的损失之和
@@ -308,3 +210,27 @@ load persistables from incerement/1
 Infer infer_phase of epoch 1 done, use time: 1764.81796193, global metrics: AUC=0.80449133
 PaddleRec Finish
 ```
+
+## 效果复现
+为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型，我们在每个模型下都提供了样例数据。如果需要复现readme中的效果,请按如下步骤依次操作即可。  
+1. 确认您当前所在目录为PaddleRec/models/rank/deepfm
+2. 在data目录下运行数据一键处理脚本，命令如下：  
+``` 
+cd data
+sh run.sh
+cd ..
+```
+3. 退回deepfm目录中，打开文件config.yaml,更改其中的参数  
+将workspace改为您当前的绝对路径。（可用pwd命令获取绝对路径）  
+将train_sample中的batch_size从5改为512  
+将train_sample中的data_path改为{workspace}/data/slot_train_data  
+将infer_sample中的batch_size从5改为512  
+将infer_sample中的data_path改为{workspace}/data/slot_test_data  
+4. 开始训练。运行命令启动训练即可得到相应auc指标  
+```
+python -m paddlerec.run -m ./config.yaml
+```
+
+## 进阶使用
+  
+## FAQ
-- 
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