diff --git a/models/multitask/mmoe/README.md b/models/multitask/mmoe/README.md index 19f4674d97e56630acea2029396d12668e7dc3b1..d652e48dffac97481e75d827ec35854bae141dae 100644 --- a/models/multitask/mmoe/README.md +++ b/models/multitask/mmoe/README.md @@ -1,149 +1,123 @@ -# MMOE - - 以下是本例的简要目录结构及说明： - -``` -├── data # 文档 - ├── train #训练数据 - ├── train_data.txt - ├── test #测试数据 - ├── test_data.txt - ├── run.sh - ├── data_preparation.py -├── __init__.py -├── config.yaml #配置文件 -├── census_reader.py #数据读取文件 -├── model.py #模型文件 -``` - -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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#模型简介) -- [数据准备](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#数据准备) -- [运行环境](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#运行环境) -- [快速开始](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#快速开始) -- [论文复现](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#论文复现) -- [进阶使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#进阶使用) -- [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#FAQ) - -## 模型简介 - -多任务模型通过学习不同任务的联系和差异，可提高每个任务的学习效率和质量。多任务学习的的框架广泛采用shared-bottom的结构，不同任务间共用底部的隐层。这种结构本质上可以减少过拟合的风险，但是效果上可能受到任务差异和数据分布带来的影响。 论文[《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》]( https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/modeling-task-relationships-in-multi-task-learning-with-multi-gate-mixture- )中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMOE)的多任务学习结构。MMOE模型刻画了任务相关性，基于共享表示来学习特定任务的函数，避免了明显增加参数的缺点。 - -我们在Paddlepaddle定义MMOE的网络结构，在开源数据集Census-income Data上验证模型效果，两个任务的auc分别为： - -1.income - -> max_mmoe_test_auc_income：0.94937 -> -> mean_mmoe_test_auc_income：0.94465 - -2.marital - -> max_mmoe_test_auc_marital：0.99419 -> -> mean_mmoe_test_auc_marital：0.99324 - -若进行精度验证，请参考[论文复现](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#论文复现)部分。 - -本项目支持功能 +# MMOE + + 以下是本例的简要目录结构及说明： + +``` +├── data # 文档 + ├── train #训练数据 + ├── train_data.txt + ├── test #测试数据 + ├── test_data.txt + ├── run.sh + ├── data_preparation.py +├── __init__.py +├── config.yaml #配置文件 +├── census_reader.py #数据读取文件 +├── model.py #模型文件 +``` + +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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#模型简介) +- [数据准备](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#数据准备) +- [运行环境](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#运行环境) +- [快速开始](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#快速开始) +- [论文复现](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#论文复现) +- [进阶使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#进阶使用) +- [FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#FAQ) + +## 模型简介 + +多任务模型通过学习不同任务的联系和差异，可提高每个任务的学习效率和质量。多任务学习的的框架广泛采用shared-bottom的结构，不同任务间共用底部的隐层。这种结构本质上可以减少过拟合的风险，但是效果上可能受到任务差异和数据分布带来的影响。 论文[《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》]( https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/modeling-task-relationships-in-multi-task-learning-with-multi-gate-mixture- )中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMOE)的多任务学习结构。MMOE模型刻画了任务相关性，基于共享表示来学习特定任务的函数，避免了明显增加参数的缺点。 + +我们在Paddlepaddle定义MMOE的网络结构，在开源数据集Census-income Data上验证模型效果。 + +若进行精度验证，请参考[论文复现](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master/models/multitask/mmoe#论文复现)部分。 + +本项目支持功能 训练：单机CPU、单机单卡GPU、单机多卡GPU、本地模拟参数服务器训练、增量训练，配置请参考 [启动训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/blob/master/doc/train.md) 预测：单机CPU、单机单卡GPU ；配置请参考[PaddleRec 离线预测](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/blob/master/doc/predict.md) ## 数据准备 -数据地址： [Census-income Data](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/census-income-mld/census.tar.gz ) +数据地址： [Census-income Data](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/census-income-mld/census.tar.gz ) + + +生成的格式以逗号为分割点 + +``` +0,0,73,0,0,0,0,1700.09,0,0 +``` + +完整的大数据参考论文复现部分。 -数据解压后， 在run.sh脚本文件中添加文件的路径，并运行脚本。 +## 运行环境 -```sh -mkdir train_data -mkdir test_data -mkdir data -train_path="data/census-income.data" -test_path="data/census-income.test" -train_data_path="train_data/" -test_data_path="test_data/" -pip install -r requirements.txt -wget -P data/ https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/census-income-mld/census.tar.gz -tar -zxvf data/census.tar.gz -C data/ +PaddlePaddle>=1.7.2 -python data_preparation.py --train_path ${train_path} \ - --test_path ${test_path} \ - --train_data_path ${train_data_path}\ - --test_data_path ${test_data_path} +python 2.7/3.5/3.6/3.7 +PaddleRec >=0.1 + +os : windows/linux/macos + +## 快速开始 + +### 单机训练 + +CPU环境 + +在config.yaml文件中设置好设备，epochs等。 + +``` +dataset: +- name: dataset_train + batch_size: 5 + type: QueueDataset + data_path: "{workspace}/data/train" + data_converter: "{workspace}/census_reader.py" +- name: dataset_infer + batch_size: 5 + type: QueueDataset + data_path: "{workspace}/data/train" + data_converter: "{workspace}/census_reader.py" ``` -生成的格式以逗号为分割点 +### 单机预测 +CPU环境 + +在config.yaml文件中设置好epochs、device等参数。 ``` -0,0,73,0,0,0,0,1700.09,0,0 +- name: infer_runner + class: infer + init_model_path: "increment/0" + device: cpu ``` +## 论文复现 + +数据下载，我们提供了在百度云上预处理好的数据，可以直接训练 + +``` +wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/mmoe/train_data.csv +wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/mmoe/test_data.csv +wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/mmoe/config_all.yaml +``` + +用原论文的完整数据复现论文效果需要在config.yaml中修改batch_size=32 gpu配置等，可参考config_all.yaml -## 运行环境 - -PaddlePaddle>=1.7.2 - -python 2.7/3.5/3.6/3.7 - -PaddleRec >=0.1 - -os : windows/linux/macos - -## 快速开始 - -### 单机训练 - -CPU环境 - -在config.yaml文件中设置好设备，epochs等。 - -``` -dataset: -- name: dataset_train - batch_size: 5 - type: QueueDataset - data_path: "{workspace}/data/train" - data_converter: "{workspace}/census_reader.py" -- name: dataset_infer - batch_size: 5 - type: QueueDataset - data_path: "{workspace}/data/train" - data_converter: "{workspace}/census_reader.py" -``` - -### 单机预测 - -CPU环境 - -在config.yaml文件中设置好epochs、device等参数。 - -``` -- name: infer_runner - class: infer - init_model_path: "increment/0" - device: cpu -``` - -## 论文复现 - -用原论文的完整数据复现论文效果需要在config.yaml中修改batch_size=1000, thread_num=8, epoch_num=4 - 使用gpu p100 单卡训练 6.5h 测试auc: best:0.9940, mean:0.9932 - -修改后运行方案：修改config.yaml中的'workspace'为config.yaml的目录位置，执行 - -``` -python -m paddlerec.run -m /home/your/dir/config.yaml #调试模式 直接指定本地config的绝对路径 -``` - -## 进阶使用 - + +``` +python -m paddlerec.run -m /home/your/dir/config_all.yaml #调试模式 直接指定本地config的绝对路径 +``` + +## 进阶使用 + ## FAQ diff --git a/models/multitask/mmoe/config.yaml b/models/multitask/mmoe/config.yaml index 9ba88de288c3111a1c581decc17e68c832ea6301..d22b78e4481be78787df5aa828961af411cbc17b 100644 --- a/models/multitask/mmoe/config.yaml +++ b/models/multitask/mmoe/config.yaml @@ -16,12 +16,12 @@ workspace: "models/multitask/mmoe" dataset: - name: dataset_train - batch_size: 1 + batch_size: 5 type: QueueDataset data_path: "{workspace}/data/train" data_converter: "{workspace}/census_reader.py" - name: dataset_infer - batch_size: 1 + batch_size: 5 type: QueueDataset data_path: "{workspace}/data/train" data_converter: "{workspace}/census_reader.py" @@ -38,15 +38,14 @@ hyper_parameters: strategy: async #use infer_runner mode and modify 'phase' below if infer -mode: train_runner -#mode: infer_runner +mode: [train_runner, infer_runner] runner: - name: train_runner class: train device: cpu epochs: 3 - save_checkpoint_interval: 2 + save_checkpoint_interval: 1 save_inference_interval: 4 save_checkpoint_path: "increment" save_inference_path: "inference" @@ -61,7 +60,7 @@ phase: model: "{workspace}/model.py" dataset_name: dataset_train thread_num: 1 - #- name: infer - # model: "{workspace}/model.py" - # dataset_name: dataset_infer - # thread_num: 1 +- name: infer + model: "{workspace}/model.py" + dataset_name: dataset_infer + thread_num: 1