TensorFlow Recommenders: Quickstart.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from typing import Dict, Text\n",
    "\n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds\n",
    "import tensorflow_recommenders as tfrs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ratings data.\n",
    "ratings = tfds.load('movielens/100k-ratings', split=\"train\")\n",
    "# Features of all the available movies.\n",
    "movies = tfds.load('movielens/100k-movies', split=\"train\")"
   ],
   "metadata": {
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     "name": "#%%\n"
    }
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     "text": [
      "{'bucketized_user_age': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=45.0>, 'movie_genres': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int64, numpy=array([7])>, 'movie_id': <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'357'>, 'movie_title': <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b\"One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)\">, 'raw_user_age': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=46.0>, 'timestamp': <tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=879024327>, 'user_gender': <tf.Tensor: shape=(), dtype=bool, numpy=True>, 'user_id': <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'138'>, 'user_occupation_label': <tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=4>, 'user_occupation_text': <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'doctor'>, 'user_rating': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=4.0>, 'user_zip_code': <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'53211'>}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for dict_batch in ratings:\n",
    "    print(dict_batch)\n",
    "    break"
   ],
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    }
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    {
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      "text/plain": "dict_keys(['bucketized_user_age', 'movie_genres', 'movie_id', 'movie_title', 'raw_user_age', 'timestamp', 'user_gender', 'user_id', 'user_occupation_label', 'user_occupation_text', 'user_rating', 'user_zip_code'])"
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dict_batch.keys()"
   ],
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    }
   }
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    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'138'>"
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dict_batch['user_id']"
   ],
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    }
   }
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   "source": [
    "# Select the basic features.\n",
    "ratings = ratings.map(lambda x: {\n",
    "    \"movie_title\": x[\"movie_title\"],\n",
    "    \"user_id\": x[\"user_id\"]\n",
    "})\n",
    "movies = movies.map(lambda x: x[\"movie_title\"])"
   ],
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    }
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   "source": [
    "user_ids_vocabulary = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.StringLookup(mask_token=None)"
   ],
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     "name": "#%%\n"
    }
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   "source": [
    "user_ids_vocabulary.adapt(ratings.map(lambda x: x[\"user_id\"]))   # 944"
   ],
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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   "outputs": [],
   "source": [
    "user_ids = ratings.batch(10000).map(lambda x: x[\"user_id\"])"
   ],
   "metadata": {
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    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
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    {
     "data": {
      "text/plain": "[<tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'138', b'92', b'301', ..., b'648', b'244', b'896'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'60', b'497', b'43', ..., b'221', b'394', b'843'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'798', b'299', b'174', ..., b'92', b'334', b'174'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'798', b'130', b'647', ..., b'231', b'188', b'82'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'871', b'244', b'660', ..., b'327', b'614', b'28'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'796', b'523', b'795', ..., b'83', b'398', b'712'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'807', b'234', b'72', ..., b'176', b'158', b'927'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'445', b'18', b'707', ..., b'249', b'48', b'308'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'436', b'850', b'389', ..., b'472', b'43', b'806'], dtype=object)>,\n <tf.Tensor: shape=(10000,), dtype=string, numpy=array([b'43', b'682', b'271', ..., b'262', b'911', b'276'], dtype=object)>]"
     },
     "execution_count": 10,
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    }
   ],
   "source": [
    "list(user_ids)"
   ],
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    }
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    {
     "data": {
      "text/plain": "array([b'138', b'92', b'301', ..., b'262', b'911', b'276'], dtype=object)"
     },
     "execution_count": 11,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.concatenate(list(user_ids))"
   ],
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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   "cell_type": "code",
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   "source": [
    "unique_user_ids = np.unique(np.concatenate(list(user_ids)))    # 943"
   ],
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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  {
   "cell_type": "code",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "movie_titles_vocabulary = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.StringLookup(mask_token=None)"
   ],
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    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
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  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "outputs": [],
   "source": [
    "movie_titles_vocabulary.adapt(movies)  # 1665"
   ],
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    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
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  {
   "cell_type": "code",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "movie_titles = movies.batch(1_000)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
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  {
   "cell_type": "code",
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   "source": [
    "unique_movie_titles = np.unique(np.concatenate(list(movie_titles)))  # 1664"
   ],
   "metadata": {
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "outputs": [],
   "source": [
    "class MovieLensModel(tfrs.Model):\n",
    "  # We derive from a custom base class to help reduce boilerplate. Under the hood,\n",
    "  # these are still plain Keras Models.\n",
    "\n",
    "  def __init__(\n",
    "      self,\n",
    "      user_model: tf.keras.Model,\n",
    "      movie_model: tf.keras.Model,\n",
    "      task: tfrs.tasks.Retrieval):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "\n",
    "    # Set up user and movie representations.\n",
    "    self.user_model = user_model\n",
    "    self.movie_model = movie_model\n",
    "\n",
    "    # Set up a retrieval task.\n",
    "    self.task = task\n",
    "\n",
    "  def compute_loss(self, features: Dict[Text, tf.Tensor], training=False) -> tf.Tensor:\n",
    "    # Define how the loss is computed.\n",
    "\n",
    "    user_embeddings = self.user_model(features[\"user_id\"])\n",
    "    movie_embeddings = self.movie_model(features[\"movie_title\"])\n",
    "\n",
    "    return self.task(user_embeddings, movie_embeddings)"
   ],
   "metadata": {
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Define user and movie models.\n",
    "user_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    user_ids_vocabulary,\n",
    "    tf.keras.layers.Embedding(user_ids_vocabulary.vocab_size(), 64)\n",
    "])\n",
    "movie_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    movie_titles_vocabulary,\n",
    "    tf.keras.layers.Embedding(movie_titles_vocabulary.vocab_size(), 64)\n",
    "])\n",
    "\n",
    "# Define your objectives.\n",
    "task = tfrs.tasks.Retrieval(metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(\n",
    "    movies.batch(128).map(movie_model)\n",
    "  )\n",
    ")"
   ],
   "metadata": {
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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   "execution_count": 19,
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    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=561>"
     },
     "execution_count": 19,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "user_ids_vocabulary(dict_batch['user_id'])"
   ],
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     "name": "#%%\n"
    }
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    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'138'>"
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dict_batch['user_id']"
   ],
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=576>"
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "movie_titles_vocabulary(dict_batch['movie_title'])"
   ],
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    }
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   "execution_count": 22,
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b\"One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)\">"
     },
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    }
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   "source": [
    "dict_batch['movie_title']"
   ],
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    "collapsed": false,
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     "name": "#%%\n"
    }
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    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(64,), dtype=float32, numpy=\narray([ 0.02092246,  0.01330004, -0.01104026,  0.01947654,  0.02912861,\n       -0.00991607,  0.00816537,  0.00370462, -0.01238743,  0.01668283,\n       -0.01573145, -0.02591802,  0.00480957, -0.03842024, -0.01969916,\n        0.01367648, -0.03533678, -0.03356051,  0.04099574, -0.03840814,\n       -0.02776179, -0.04254384, -0.02628747,  0.0423843 ,  0.02145881,\n        0.01275916,  0.00325542, -0.02677317, -0.03149624,  0.0078699 ,\n       -0.03592194,  0.04344089,  0.00764067, -0.00041021, -0.02955389,\n       -0.01077508,  0.0296025 ,  0.03615678, -0.02300107,  0.04892621,\n       -0.03009094, -0.03677251,  0.00770546, -0.04230518, -0.02819197,\n       -0.03131267,  0.02267143,  0.01238422,  0.00255175, -0.0347008 ,\n        0.04993348,  0.0061731 , -0.0475098 ,  0.01446799, -0.00303407,\n       -0.02765246,  0.00710671, -0.04645333, -0.03955282,  0.04639938,\n        0.00993375, -0.00522555, -0.0302899 ,  0.02171392], dtype=float32)>"
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "user_model(dict_batch['user_id'])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
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     "name": "#%%\n"
    }
   }
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  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(64,), dtype=float32, numpy=\narray([ 0.00913445,  0.04378858,  0.04076729, -0.04351962,  0.00422343,\n        0.03657113,  0.01862463,  0.03506254, -0.01321954,  0.04385557,\n       -0.00345308,  0.01523553, -0.04838085,  0.04184191, -0.04864149,\n        0.00213599,  0.04431114, -0.00274039,  0.00660695, -0.01186788,\n       -0.01478336,  0.03168315, -0.04875847, -0.00365946, -0.02098386,\n       -0.02250336,  0.03528608,  0.02538711, -0.04762761, -0.04180253,\n       -0.03502623, -0.0352935 , -0.02946589, -0.00899428, -0.02912351,\n        0.00325345,  0.0016913 ,  0.01136813, -0.02269085, -0.03098171,\n        0.03672192,  0.02978219, -0.03851994,  0.04898627,  0.04050212,\n       -0.03917491,  0.01909404, -0.01818258, -0.0471717 , -0.00783293,\n        0.04632254, -0.04985919,  0.00077146, -0.03853441, -0.02321854,\n       -0.04326954, -0.01016202, -0.03939896, -0.02222459,  0.02341056,\n       -0.04016956, -0.04010973, -0.01156746, -0.04070725], dtype=float32)>"
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
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      "text/plain": "<tf.Tensor: shape=(4096,), dtype=string, numpy=\narray([b\"One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)\",\n       b'Strictly Ballroom (1992)', b'Very Brady Sequel, A (1996)', ...,\n       b'Godfather, The (1972)', b'Die Hard: With a Vengeance (1995)',\n       b'Jerry Maguire (1996)'], dtype=object)>"
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    "ratings_batch['movie_title']"
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     "text": [
      "Epoch 1/3\n",
      "WARNING:tensorflow:From /home/mao/anaconda3/envs/tf2.5/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py:5049: calling gather (from tensorflow.python.ops.array_ops) with validate_indices is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "The `validate_indices` argument has no effect. Indices are always validated on CPU and never validated on GPU.\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /home/mao/anaconda3/envs/tf2.5/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py:5049: calling gather (from tensorflow.python.ops.array_ops) with validate_indices is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "The `validate_indices` argument has no effect. Indices are always validated on CPU and never validated on GPU.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "25/25 [==============================] - 5s 143ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 7.0000e-05 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0018 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0049 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0451 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1013 - loss: 33080.6378 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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      "Epoch 2/3\n",
      "25/25 [==============================] - 4s 144ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.1000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0137 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1054 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2096 - loss: 31007.5665 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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      "Epoch 3/3\n",
      "25/25 [==============================] - 4s 140ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.7000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0082 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0222 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1441 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2682 - loss: 30417.9261 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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