From 6c8792ee6bc22e6a710884f49f1626307caa8405 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MaoXianxin Date: Fri, 30 Jul 2021 11:15:18 +0800 Subject: [PATCH] Recommending movies: retrieval --- .../Recommending movies: retrieval.ipynb | 675 ++++++++++++++++++ .../Recommending movies: retrieval.md | 5 +- .../TensorFlow Recommenders: Quickstart.md | 2 +- 3 files changed, 680 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 NLP_recommend/Recommending movies: retrieval.ipynb diff --git a/NLP_recommend/Recommending movies: retrieval.ipynb b/NLP_recommend/Recommending movies: retrieval.ipynb new file mode 100644 index 0000000..37ae7db --- /dev/null +++ b/NLP_recommend/Recommending movies: retrieval.ipynb @@ -0,0 +1,675 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": { + "collapsed": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import os\n", + "import pprint\n", + "import tempfile\n", + "\n", + "from typing import Dict, Text\n", + "\n", + "import numpy as np\n", + "import tensorflow as tf\n", + "import tensorflow_datasets as tfds" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "outputs": [], + "source": [ + "import tensorflow_recommenders as tfrs" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "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": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "{'bucketized_user_age': 45.0,\n", + " 'movie_genres': array([7]),\n", + " 'movie_id': b'357',\n", + " 'movie_title': b\"One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)\",\n", + " 'raw_user_age': 46.0,\n", + " 'timestamp': 879024327,\n", + " 'user_gender': True,\n", + " 'user_id': b'138',\n", + " 'user_occupation_label': 4,\n", + " 'user_occupation_text': b'doctor',\n", + " 'user_rating': 4.0,\n", + " 'user_zip_code': b'53211'}\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for x in ratings.take(1).as_numpy_iterator():\n", + " pprint.pprint(x)" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "{'movie_genres': array([4]),\n", + " 'movie_id': b'1681',\n", + " 'movie_title': b'You So Crazy (1994)'}\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for x in movies.take(1).as_numpy_iterator():\n", + " pprint.pprint(x)" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "outputs": [], + "source": [ + "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\"])" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "outputs": [], + "source": [ + "tf.random.set_seed(42)\n", + "shuffled = ratings.shuffle(100_000, seed=42, reshuffle_each_iteration=False)\n", + "\n", + "train = shuffled.take(80_000)\n", + "test = shuffled.skip(80_000).take(20_000)" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": "array([b\"'Til There Was You (1997)\", b'1-900 (1994)',\n b'101 Dalmatians (1996)', b'12 Angry Men (1957)', b'187 (1997)',\n b'2 Days in the Valley (1996)',\n b'20,000 Leagues Under the Sea (1954)',\n b'2001: A Space Odyssey (1968)',\n b'3 Ninjas: High Noon At Mega Mountain (1998)',\n b'39 Steps, The (1935)'], dtype=object)" + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "movie_titles = movies.batch(1_000)\n", + "user_ids = ratings.batch(1_000_000).map(lambda x: x[\"user_id\"])\n", + "\n", + "unique_movie_titles = np.unique(np.concatenate(list(movie_titles)))\n", + "unique_user_ids = np.unique(np.concatenate(list(user_ids)))\n", + "\n", + "unique_movie_titles[:10]" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "outputs": [], + "source": [ + "embedding_dimension = 32" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "outputs": [], + "source": [ + "user_model = tf.keras.Sequential([\n", + " tf.keras.layers.experimental.preprocessing.StringLookup(\n", + " vocabulary=unique_user_ids, mask_token=None),\n", + " # 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We pick out the user features and pass them into the user model.\n", + " user_embeddings = self.user_model(features[\"user_id\"])\n", + " # And pick out the movie features and pass them into the movie model,\n", + " # getting embeddings back.\n", + " positive_movie_embeddings = self.movie_model(features[\"movie_title\"])\n", + "\n", + " # The task computes the loss and the metrics.\n", + " return self.task(user_embeddings, positive_movie_embeddings)" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "outputs": [], + "source": [ + "model = MovielensModel(user_model, movie_model)\n", + "model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.1))" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "outputs": [], + "source": [ + "cached_train = train.shuffle(100_000).batch(8192).cache()\n", + "cached_test = test.batch(4096).cache()" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "outputs": [], + "source": [ + "dict_batch = next(iter(cached_train))" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "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" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "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. 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+ "Epoch 2/3\n", + "10/10 [==============================] - 2s 248ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 8.1250e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0116 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0248 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1370 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2576 - loss: 67537.5355 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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+ "Epoch 3/3\n", + "10/10 [==============================] - 3s 250ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0013 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0179 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0385 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1782 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.3053 - loss: 66305.3551 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 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These functions will not be directly callable after loading.\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp2gxi6mvw/model/assets\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp2gxi6mvw/model/assets\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Recommendations: [b'Rudy (1993)' b'Homeward Bound: The Incredible Journey (1993)'\n", + " b'Client, The (1994)']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Export the query model.\n", + "with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:\n", + " path = os.path.join(tmp, \"model\")\n", + "\n", + " # Save the index.\n", + " index.save(path)\n", + "\n", + " # Load it back; can also be done in TensorFlow Serving.\n", + " loaded = tf.keras.models.load_model(path)\n", + "\n", + " # Pass a user id in, get top predicted movie titles back.\n", + " scores, titles = loaded([\"42\"])\n", + "\n", + " print(f\"Recommendations: {titles[0][:3]}\")" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": "" + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "scann_index = tfrs.layers.factorized_top_k.ScaNN(model.user_model)\n", + "scann_index.index(movies.batch(100).map(model.movie_model), movies)" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Recommendations for user 42: [b'Rudy (1993)' b'Homeward Bound: The Incredible Journey (1993)'\n", + " b'Jack (1996)']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Get recommendations.\n", + "_, titles = scann_index(tf.constant([\"42\"]))\n", + "print(f\"Recommendations for user 42: {titles[0, :3]}\")" + ], + "metadata": { + "collapsed": false, + "pycharm": { + "name": "#%%\n" + } + } + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:absl:Found untraced functions such as query_with_exclusions while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading.\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg2n407yk/model/assets\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg2n407yk/model/assets\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. 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