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PaddlePaddle / models
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提交 425b3399 编写于 作者: C CandyCaneLane
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new file: xdeepfm/README.md 

	new file:   xdeepfm/args.py
	new file:   xdeepfm/criteo_reader.py
	new file:   xdeepfm/data/test_data/ev
	new file:   xdeepfm/data/train_data/tr
	new file:   xdeepfm/infer.py
	new file:   xdeepfm/local_train.py
	new file:   xdeepfm/network_conf.py
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# xDeepFM for CTR Prediction
## Introduction
Reproduce [the open source code](https://github.com/Leavingseason/xDeepFM) of the paper "xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems" with PaddlePaddle on demo data.
## Environment
- PaddlePaddle 1.5
## Train
```bash
python local_train.py --model_output_dir models
```
## Infer
```bash
python infer.py --model_output_dir models --test_epoch 1
```
Note: The last log info is the total Logloss and AUC for all test data.
## Result
When the training set is iterated to the 10th round, the testing Logloss is `0.48657` and the testing AUC is `0.7308`.
PaddleRec/ctr/xdeepfm/args.py 0 → 100644
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import argparse
def parse_args():
parser = argparse.ArgumentParser(description="PaddlePaddle CTR example")
parser.add_argument(
'--train_data_dir',
type=str,
default='data/train_data',
help='The path of train data (default: data/train_data)')
parser.add_argument(
'--test_data_dir',
type=str,
default='data/test_data',
help='The path of test data (default: models)')
parser.add_argument(
'--batch_size',
type=int,
default=100,
help="The size of mini-batch (default:100)")
parser.add_argument(
'--embedding_size',
type=int,
default=10,
help="The size for embedding layer (default:10)")
parser.add_argument(
'--num_epoch',
type=int,
default=10,
help="The number of epochs to train (default: 10)")
parser.add_argument(
'--model_output_dir',
type=str,
required=True,
help='The path for model to store (default: models)')
parser.add_argument(
'--num_thread',
type=int,
default=1,
help='The number of threads (default: 10)')
parser.add_argument('--test_epoch', type=str, default='1')
parser.add_argument(
'--layer_sizes_dnn',
nargs='+',
type=int,
default=[10, 10, 10],
help='The size of each layers')
parser.add_argument(
'--layer_sizes_cin',
nargs='+',
type=int,
default=[10, 10],
help='The size of each layers')
parser.add_argument(
'--act',
type=str,
default='relu',
help='The activation of each layers (default: relu)')
parser.add_argument(
'--lr', type=float, default=1e-1, help='Learning rate (default: 1e-4)')
parser.add_argument(
'--reg', type=float, default=1e-4, help=' (default: 1e-4)')
parser.add_argument('--num_field', type=int, default=39)
parser.add_argument('--num_feat', type=int, default=28651)
parser.add_argument(
'--model_name',
type=str,
default='ctr_xdeepfm_model',
help='The name of model (default: ctr_xdeepfm_model)')
parser.add_argument('--use_gpu', type=int, default=1)
return parser.parse_args()
PaddleRec/ctr/xdeepfm/criteo_reader.py 0 → 100644
浏览文件 @ 425b3399
import sys
import paddle.fluid.incubate.data_generator as dg
import pickle
from collections import Counter
import os
class CriteoDataset(dg.MultiSlotDataGenerator):
def _process_line(self, line):
features = line.strip('\n').split('\t')
feat_idx = []
feat_value = []
for idx in range(1, 40):
feat_idx.append(int(features[idx]))
feat_value.append(1.0)
label = [int(features[0])]
return feat_idx, feat_value, label
def test(self, filelist):
def local_iter():
for fname in filelist:
with open(fname.strip(), 'r') as fin:
for line in fin:
feat_idx, feat_value, label = self._process_line(line)
yield [feat_idx, feat_value, label]
return local_iter
def generate_sample(self, line):
def data_iter():
feat_idx, feat_value, label = self._process_line(line)
feature_name = ['feat_idx', 'feat_value', 'label']
yield [('feat_idx', feat_idx), ('feat_value', feat_value), ('label',
label)]
return data_iter
if __name__ == '__main__':
criteo_dataset = CriteoDataset()
criteo_dataset.run_from_stdin()
PaddleRec/ctr/xdeepfm/data/test_data/ev 0 → 100644
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1 1 1030 1576 307 182 126 183 287 773 10 48 12 127 290 2016 16 26828 260 19 2823 55 22 15411 2824 25 2825 60 403 446 30 26830 6464 301 448 477 747 26553 1567 26554
0 99 41 163 43 9090 104 105 165 514 108 109 12 213 145 12001 15645 15401 18 217 20149 55 236 12129 20151 15647 20152 27 22333 15648 30 12006 32 65 15649 35 141 1689 354 1006
0 99 1140 249 102 13769 104 889 287 890 108 891 12 110 7583 611 16 396 18 362 4770 55 236 83 4772 25 4774 60 778 29 223 621 13930 33 121 35 36 406 3803 1006
1 388 2 249 43 1929 3106 376 528 1167 10 48 12 730 145 15848 360 361 1310 362 679 55 22 6749 681 366 683 87 15849 369 30 15850 92 93 371 35 141 372 97 98
1 99 41 191 43 805 345 7 165 144 108 610 515 213 311 2016 16 347 18 362 25445 55 22 25440 20282 25 20283 27 2022 118 508 2023 2292 301 121 35 644 869 1567 870
0 99 2 804 344 285 1020 183 165 581 108 48 12 13 145 3543 16 17 18 19 2250 55 22 11789 2252 25 2253 87 3550 118 223 3552 32 65 121 35 141 645 1287 6299
0 99 41 2284 102 326 104 889 106 890 108 891 12 110 145 15064 763 17 18 362 11453 55 22 83 11454 767 11455 60 27641 769 157 15067 32 33 771 35 161 23908 847 3907
0 99 389 69 43 880 104 105 165 591 108 109 12 213 145 273 705 706 18 19 2419 21 236 83 2420 709 562 87 711 712 886 713 92 93 714 35 161 715 97 98
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0 40 124 101 102 2671 126 7 287 1431 10 75 515 110 311 1652 26233 8835 18 362 542 55 22 10770 115 26234 116 487 8840 8841 320 1661 92 93 26235 95 36 6184 97 98
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0 99 21574 101 4 1338 104 105 8 288 108 109 12 127 14 273 10447 10448 18 53 151 55 22 83 152 10449 154 87 17181 10450 157 17182 92 93 10451 477 161 10452 97 98
0 99 2 2162 4420 2733 104 105 667 425 108 109 12 77 14 232 28579 28580 260 19 24893 55 22 83 1756 28581 6548 60 6549 28582 119 1935 32 65 28583 35 36 28584 303 4119
0 1823 181 101 102 1869 345 3088 580 2790 10 668 515 110 14 24532 16 24533 18 19 2740 55 22 2741 2020 25 2021 2550 24535 118 508 24536 92 93 121 35 566 24537 97 98
0 99 814 163 344 2085 72 46 8 558 108 48 12 13 290 1998 16 347 149 19 5672 1839 22 2694 5673 25 5674 3578 15710 118 63 2001 92 93 121 35 466 15711 97 98
1 388 4448 191 192 2013 126 1141 253 425 656 75 12 127 145 2882 16 347 18 217 6651 55 22 23679 6652 25 6654 87 3951 118 30 2888 14728 33 121 35 141 353 511 387
0 388 814 435 250 2960 345 376 925 310 656 11 12 13 14 426 13850 13851 18 217 3103 55 22 3104 3105 13854 1667 60 1240 13855 30 431 1296 33 13856 35 141 492 38 493
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1 962 2 578 70 125 761 965 528 581 10 48 515 256 14 291 395 396 149 19 13346 414 22 3585 18279 400 297 87 837 29 30 299 2301 33 34 35 141 492 1567 493
0 247 124 101 102 1256 607 376 230 1431 255 11 12 110 5085 873 14703 14704 18 53 12476 414 22 2746 2747 14706 2748 87 877 14707 30 878 923 301 14708 35 747 492 303 493
0 99 100 69 43 880 104 105 287 1399 108 109 12 213 145 273 16 274 18 19 5895 1839 236 83 5896 25 2825 87 19688 280 886 4411 92 93 282 95 566 142 97 98
0 1 124 101 102 1908 126 271 8 529 10 409 12 110 10551 273 16 347 18 362 427 55 22 83 428 25 429 60 403 118 223 2095 92 93 121 35 36 353 97 98
0 99 41 249 43 888 2163 105 253 197 108 109 12 13 145 15 1326 1327 18 53 13766 936 236 6071 8008 1330 8009 60 1852 1333 30 31 32 65 1335 35 36 1336 38 1337
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0 247 1469 1470 70 423 468 183 580 231 255 48 12 540 145 1289 16 396 18 362 4750 55 22 1279 1280 25 1282 87 1487 118 30 1488 1734 301 121 746 466 869 1287 5027
0 247 3273 101 43 1007 934 271 377 254 255 75 12 213 14 1243 258 259 260 19 1450 55 22 1601 1602 263 1453 27 1248 266 30 1249 92 93 268 35 141 269 97 98
0 99 41 2162 250 1883 104 889 667 890 108 891 12 976 145 4504 16 22488 1310 19 11264 414 22 11265 11266 25 11267 60 16412 118 119 16224 92 93 121 35 161 22489 97 98
1 99 41 2162 1271 805 2096 195 469 850 108 48 12 1274 26305 502 16 347 18 53 1524 55 22 504 505 25 506 87 507 118 30 509 10441 301 121 35 141 353 354 387
0 40 1080 1568 1378 3649 539 984 196 2126 10 11 515 976 14 5840 258 259 18 2273 11177 381 22 9105 11179 263 11180 87 11853 266 508 5845 32 65 268 35 141 269 802 1468
0 99 227 191 344 229 104 889 253 890 108 891 12 13 272 762 8615 764 18 19 6556 381 236 6717 2776 8617 2778 487 8618 8619 63 7207 92 93 8620 35 36 772 97 98
1 123 2319 69 307 2013 126 73 391 392 656 11 12 127 128 454 1380 1381 379 19 4599 381 22 4600 1940 1383 1941 60 684 1384 63 686 92 93 1385 35 644 1386 97 98
0 99 41 1148 284 308 1020 376 925 773 108 11 515 289 637 291 16 347 18 217 6060 55 22 472 6062 25 6063 87 837 118 320 299 5287 33 121 35 466 353 2446 387
0 247 41 69 102 164 934 73 287 197 255 48 12 110 2066 2296 3769 3770 18 53 8399 55 22 14978 3132 3773 3134 563 3775 3776 30 3777 32 33 3778 35 141 3779 1398 3780
0 1079 1140 902 495 579 72 984 497 425 10 48 515 905 145 1391 26500 26501 18 53 18826 55 22 1731 16432 26502 16433 27 14009 26503 30 2174 32 65 26504 35 141 492 354 26505
0 247 2 451 344 11365 2152 965 377 9 255 11 12 13 145 2296 16 347 18 217 171 55 22 364 957 25 2760 87 10553 118 30 10554 32 301 121 35 141 353 1398 387
0 1 814 902 4 2013 126 73 106 1156 10 75 12 127 14 11968 26240 26241 18 53 23329 833 22 83 23330 26242 23331 27 11973 26243 30 11975 32 33 26244 35 141 26245 2311 26246
1 99 41 435 102 1190 104 105 287 966 108 109 12 110 14 50 51 52 260 362 16890 55 236 11106 11107 58 11108 27 385 62 30 64 32 33 66 35 141 67 245 68
0 1823 227 69 1271 998 2096 1141 377 850 10 48 515 1299 128 2798 15427 15428 18 19 14960 10700 22 83 5351 15430 5352 60 7086 15432 63 2806 32 301 15434 35 141 15435 624 24822
0 99 3392 42 307 12161 104 105 287 47 108 109 12 49 7355 2209 3394 3395 18 53 6109 1000 236 21395 1940 3399 1941 584 3298 3402 30 3299 92 93 3404 35 141 2221 97 98
0 247 124 4465 325 720 104 105 453 1156 255 109 12 1150 145 346 1502 1192 18 19 1494 414 22 472 1496 1504 1497 87 351 1506 30 352 32 65 1507 477 141 1201 354 1917
PaddleRec/ctr/xdeepfm/data/train_data/tr 0 → 100644
浏览文件 @ 425b3399
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PaddleRec/ctr/xdeepfm/infer.py 0 → 100644
浏览文件 @ 425b3399
import logging
import numpy as np
import pickle
import os
import paddle
import paddle.fluid as fluid
from args import parse_args
from criteo_reader import CriteoDataset
import network_conf
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger('fluid')
logger.setLevel(logging.INFO)
def infer():
args = parse_args()
if args.use_gpu == 1:
place = fluid.CUDAPlace(0)
else:
place = fluid.CPUPlace()
inference_scope = fluid.Scope()
test_files = [
args.test_data_dir + '/' + x for x in os.listdir(args.test_data_dir)
]
criteo_dataset = CriteoDataset()
test_reader = paddle.batch(
criteo_dataset.test(test_files), batch_size=args.batch_size)
startup_program = fluid.framework.Program()
test_program = fluid.framework.Program()
cur_model_path = args.model_output_dir + '/epoch_' + args.test_epoch
with fluid.scope_guard(inference_scope):
with fluid.framework.program_guard(test_program, startup_program):
loss, auc, data_list = eval('network_conf.' + args.model_name)(
args.embedding_size, args.num_field, args.num_feat,
args.layer_sizes_dnn, args.act, args.reg, args.layer_sizes_cin)
exe = fluid.Executor(place)
feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=data_list, place=place)
fluid.io.load_persistables(
executor=exe,
dirname=cur_model_path,
main_program=fluid.default_main_program())
auc_states_names = ['_generated_var_2', '_generated_var_3']
for name in auc_states_names:
param = inference_scope.var(name).get_tensor()
param_array = np.zeros(param._get_dims()).astype("int64")
param.set(param_array, place)
loss_all = 0
num_ins = 0
for batch_id, data_test in enumerate(test_reader()):
loss_val, auc_val = exe.run(test_program,
feed=feeder.feed(data_test),
fetch_list=[loss.name, auc.name])
num_ins += len(data_test)
loss_all += loss_val * len(data_test)
logger.info('TEST --> batch: {} loss: {} auc_val: {}'.format(
batch_id, loss_all / num_ins, auc_val))
print(
'The last log info is the total Logloss and AUC for all test data. '
)
if __name__ == '__main__':
infer()
PaddleRec/ctr/xdeepfm/local_train.py 0 → 100644
浏览文件 @ 425b3399
from args import parse_args
import os
import paddle.fluid as fluid
import sys
import network_conf
import time
def train():
args = parse_args()
if not os.path.isdir(args.model_output_dir):
os.mkdir(args.model_output_dir)
loss, auc, data_list = eval('network_conf.' + args.model_name)(
args.embedding_size, args.num_field, args.num_feat,
args.layer_sizes_dnn, args.act, args.reg, args.layer_sizes_cin)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(
learning_rate=args.lr,
regularization=fluid.regularizer.L2DecayRegularizer(args.reg))
optimizer.minimize(loss)
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_use_var(data_list)
dataset.set_pipe_command('python criteo_reader.py')
dataset.set_batch_size(args.batch_size)
dataset.set_filelist([
args.train_data_dir + '/' + x for x in os.listdir(args.train_data_dir)
])
if args.use_gpu == 1:
exe = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
dataset.set_thread(1)
else:
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
dataset.set_thread(args.num_thread)
exe.run(fluid.default_startup_program())
for epoch_id in range(args.num_epoch):
start = time.time()
exe.train_from_dataset(
program=fluid.default_main_program(),
dataset=dataset,
fetch_list=[loss, auc],
fetch_info=['loss', 'auc'],
debug=False,
print_period=1000)
model_dir = args.model_output_dir + '/epoch_' + str(epoch_id + 1)
sys.stderr.write('epoch%d is finished and takes %f s\n' % (
(epoch_id + 1), time.time() - start))
fluid.io.save_persistables(
executor=exe,
dirname=model_dir,
main_program=fluid.default_main_program())
if __name__ == '__main__':
train()
PaddleRec/ctr/xdeepfm/network_conf.py 0 → 100644
浏览文件 @ 425b3399
import paddle.fluid as fluid
import math
def ctr_xdeepfm_model(embedding_size, num_field, num_feat, layer_sizes_dnn, act,
reg, layer_sizes_cin):
init_value_ = 0.1
initer = fluid.initializer.TruncatedNormalInitializer(
loc=0.0, scale=init_value_)
raw_feat_idx = fluid.layers.data(
name='feat_idx', shape=[num_field], dtype='int64')
raw_feat_value = fluid.layers.data(
name='feat_value', shape=[num_field], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(
name='label', shape=[1], dtype='float32') # None * 1
feat_idx = fluid.layers.reshape(raw_feat_idx,
[-1, num_field, 1]) # None * num_field * 1
feat_value = fluid.layers.reshape(
raw_feat_value, [-1, num_field, 1]) # None * num_field * 1
feat_embeddings = fluid.layers.embedding(
input=feat_idx,
dtype='float32',
size=[num_feat + 1, embedding_size],
padding_idx=0,
param_attr=fluid.ParamAttr(
initializer=initer)) # None * num_field * embedding_size
feat_embeddings = feat_embeddings * feat_value # None * num_field * embedding_size
# -------------------- linear --------------------
weights_linear = fluid.layers.embedding(
input=feat_idx,
dtype='float32',
size=[num_feat + 1, 1],
padding_idx=0,
param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=initer)) # None * num_field * 1
b_linear = fluid.layers.create_parameter(
shape=[1],
dtype='float32',
default_initializer=fluid.initializer.ConstantInitializer(value=0))
y_linear = fluid.layers.reduce_sum(
(weights_linear * feat_value), 1) + b_linear
# -------------------- CIN --------------------
Xs = [feat_embeddings]
last_s = num_field
for s in layer_sizes_cin:
# calculate Z^(k+1) with X^k and X^0
X_0 = fluid.layers.reshape(
fluid.layers.transpose(Xs[0], [0, 2, 1]),
[-1, embedding_size, num_field,
1]) # None, embedding_size, num_field, 1
X_k = fluid.layers.reshape(
fluid.layers.transpose(Xs[-1], [0, 2, 1]),
[-1, embedding_size, 1, last_s]) # None, embedding_size, 1, last_s
Z_k_1 = fluid.layers.matmul(
X_0, X_k) # None, embedding_size, num_field, last_s
# compresses Z^(k+1) to X^(k+1)
Z_k_1 = fluid.layers.reshape(Z_k_1, [
-1, embedding_size, last_s * num_field
]) # None, embedding_size, last_s*num_field
Z_k_1 = fluid.layers.transpose(
Z_k_1, [0, 2, 1]) # None, s*num_field, embedding_size
Z_k_1 = fluid.layers.reshape(
Z_k_1, [-1, last_s * num_field, 1, embedding_size]
) # None, last_s*num_field, 1, embedding_size (None, channal_in, h, w)
X_k_1 = fluid.layers.conv2d(
Z_k_1,
num_filters=s,
filter_size=(1, 1),
act=None,
bias_attr=False,
param_attr=fluid.ParamAttr(
initializer=initer)) # None, s, 1, embedding_size
X_k_1 = fluid.layers.reshape(
X_k_1, [-1, s, embedding_size]) # None, s, embedding_size
Xs.append(X_k_1)
last_s = s
# sum pooling
y_cin = fluid.layers.concat(Xs[1:],
1) # None, (num_field++), embedding_size
y_cin = fluid.layers.reduce_sum(y_cin, -1) # None, (num_field++)
y_cin = fluid.layers.fc(input=y_cin,
size=1,
act=None,
param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=initer),
bias_attr=None)
y_cin = fluid.layers.reduce_sum(y_cin, dim=-1, keep_dim=True)
# -------------------- DNN --------------------
y_dnn = fluid.layers.reshape(feat_embeddings,
[-1, num_field * embedding_size])
for s in layer_sizes_dnn:
y_dnn = fluid.layers.fc(input=y_dnn,
size=s,
act=act,
param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=initer),
bias_attr=None)
y_dnn = fluid.layers.fc(input=y_dnn,
size=1,
act=None,
param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=initer),
bias_attr=None)
# ------------------- xDeepFM ------------------
predict = fluid.layers.sigmoid(y_linear + y_cin + y_dnn)
cost = fluid.layers.log_loss(input=predict, label=label, epsilon=0.0000001)
batch_cost = fluid.layers.reduce_mean(cost)
# for auc
predict_2d = fluid.layers.concat([1 - predict, predict], 1)
label_int = fluid.layers.cast(label, 'int64')
auc_var, batch_auc_var, auc_states = fluid.layers.auc(input=predict_2d,
label=label_int,
slide_steps=0)
return batch_cost, auc_var, [raw_feat_idx, raw_feat_value, label]
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