From 3f35e322ab9b2bb38f03a34e1c84dd4e51c3bee8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yaoxuefeng Date: Wed, 3 Jun 2020 17:30:01 +0800 Subject: [PATCH] add FM in rank and create a default datset dir with specific data format --- models/rank/dataset/Criteo_data/download.py | 38 +++++ .../Criteo_data/download_preprocess.py | 39 +++++ .../rank/dataset/Criteo_data/get_slot_data.py | 97 +++++++++++++ models/rank/dataset/Criteo_data/preprocess.py | 115 +++++++++++++++ models/rank/dataset/Criteo_data/run.sh | 13 ++ .../sample_data/train/sample_train.txt | 100 +++++++++++++ models/rank/dataset/__init__.py | 13 ++ models/rank/fm/__init__.py | 13 ++ models/rank/fm/config.yaml | 74 ++++++++++ models/rank/fm/model.py | 134 ++++++++++++++++++ setup.py | 3 +- 11 files changed, 638 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100755 models/rank/dataset/Criteo_data/download.py create mode 100755 models/rank/dataset/Criteo_data/download_preprocess.py create mode 100755 models/rank/dataset/Criteo_data/get_slot_data.py create mode 100755 models/rank/dataset/Criteo_data/preprocess.py create mode 100644 models/rank/dataset/Criteo_data/run.sh create mode 100644 models/rank/dataset/Criteo_data/sample_data/train/sample_train.txt create mode 100755 models/rank/dataset/__init__.py create mode 100755 models/rank/fm/__init__.py create mode 100755 models/rank/fm/config.yaml create mode 100755 models/rank/fm/model.py diff --git a/models/rank/dataset/Criteo_data/download.py b/models/rank/dataset/Criteo_data/download.py new file mode 100755 index 00000000..4203a386 --- /dev/null +++ b/models/rank/dataset/Criteo_data/download.py @@ -0,0 +1,38 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import os +import sys +import io + +LOCAL_PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +TOOLS_PATH = os.path.join(LOCAL_PATH, "..", "..", "tools") +sys.path.append(TOOLS_PATH) + +from paddlerec.tools.tools import download_file_and_uncompress + +if __name__ == '__main__': + trainfile = 'train.txt' + url = "https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/kaggle-display-advertising-challenge-dataset/dac.tar.gz" + + print("download and extract starting...") + download_file_and_uncompress(url) + print("download and extract finished") + + count = 0 + for _ in io.open(trainfile, 'r', encoding='utf-8'): + count += 1 + + print("total records: %d" % count) + print("done") diff --git a/models/rank/dataset/Criteo_data/download_preprocess.py b/models/rank/dataset/Criteo_data/download_preprocess.py new file mode 100755 index 00000000..e163cba2 --- /dev/null +++ b/models/rank/dataset/Criteo_data/download_preprocess.py @@ -0,0 +1,39 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import os +import shutil +import sys + +LOCAL_PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +TOOLS_PATH = os.path.join(LOCAL_PATH, "..", "..", "tools") +sys.path.append(TOOLS_PATH) + +from paddlerec.tools.tools import download_file_and_uncompress, download_file + +if __name__ == '__main__': + url = "https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/kaggle-display-advertising-challenge-dataset/dac.tar.gz" + url2 = "https://paddlerec.bj.bcebos.com/deepfm%2Ffeat_dict_10.pkl2" + + print("download and extract starting...") + download_file_and_uncompress(url) + download_file(url2, "./sample_data/feat_dict_10.pkl2", True) + print("download and extract finished") + + print("preprocessing...") + os.system("python preprocess.py") + print("preprocess done") + + shutil.rmtree("raw_data") + print("done") diff --git a/models/rank/dataset/Criteo_data/get_slot_data.py b/models/rank/dataset/Criteo_data/get_slot_data.py new file mode 100755 index 00000000..c03b2924 --- /dev/null +++ b/models/rank/dataset/Criteo_data/get_slot_data.py @@ -0,0 +1,97 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import yaml, os + +from paddlerec.core.reader import Reader +from paddlerec.core.utils import envs +import paddle.fluid.incubate.data_generator as dg +try: + import cPickle as pickle +except ImportError: + import pickle + + +class TrainReader(dg.MultiSlotDataGenerator): + def __init__(self, config): + dg.MultiSlotDataGenerator.__init__(self) + + if os.path.isfile(config): + with open(config, 'r') as rb: + _config = yaml.load(rb.read(), Loader=yaml.FullLoader) + else: + raise ValueError("reader config only support yaml") + + 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() + yield None + + return data_iter + + +reader = TrainReader("../config.yaml") +reader.init() +reader.run_from_stdin() diff --git a/models/rank/dataset/Criteo_data/preprocess.py b/models/rank/dataset/Criteo_data/preprocess.py new file mode 100755 index 00000000..9da3bdc3 --- /dev/null +++ b/models/rank/dataset/Criteo_data/preprocess.py @@ -0,0 +1,115 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import os +import numpy +from collections import Counter +import shutil +import pickle + + +def get_raw_data(): + if not os.path.isdir('raw_data'): + os.mkdir('raw_data') + + fin = open('train.txt', 'r') + fout = open('raw_data/part-0', 'w') + for line_idx, line in enumerate(fin): + if line_idx % 200000 == 0 and line_idx != 0: + fout.close() + cur_part_idx = int(line_idx / 200000) + fout = open('raw_data/part-' + str(cur_part_idx), 'w') + fout.write(line) + fout.close() + fin.close() + + +def split_data(): + split_rate_ = 0.9 + dir_train_file_idx_ = 'aid_data/train_file_idx.txt' + filelist_ = [ + 'raw_data/part-%d' % x for x in range(len(os.listdir('raw_data'))) + ] + + if not os.path.exists(dir_train_file_idx_): + train_file_idx = list( + numpy.random.choice( + len(filelist_), int(len(filelist_) * split_rate_), False)) + with open(dir_train_file_idx_, 'w') as fout: + fout.write(str(train_file_idx)) + else: + with open(dir_train_file_idx_, 'r') as fin: + train_file_idx = eval(fin.read()) + + for idx in range(len(filelist_)): + if idx in train_file_idx: + shutil.move(filelist_[idx], 'train_data') + else: + shutil.move(filelist_[idx], 'test_data') + + +def get_feat_dict(): + freq_ = 10 + dir_feat_dict_ = 'aid_data/feat_dict_' + str(freq_) + '.pkl2' + continuous_range_ = range(1, 14) + categorical_range_ = range(14, 40) + + if not os.path.exists(dir_feat_dict_): + # print('generate a feature dict') + # Count the number of occurrences of discrete features + feat_cnt = Counter() + with open('train.txt', 'r') as fin: + for line_idx, line in enumerate(fin): + if line_idx % 100000 == 0: + print('generating feature dict', line_idx / 45000000) + features = line.rstrip('\n').split('\t') + for idx in categorical_range_: + if features[idx] == '': continue + feat_cnt.update([features[idx]]) + + # Only retain discrete features with high frequency + dis_feat_set = set() + for feat, ot in feat_cnt.items(): + if ot >= freq_: + dis_feat_set.add(feat) + + # Create a dictionary for continuous and discrete features + feat_dict = {} + tc = 1 + # Continuous features + for idx in continuous_range_: + feat_dict[idx] = tc + tc += 1 + for feat in dis_feat_set: + feat_dict[feat] = tc + tc += 1 + # Save dictionary + with open(dir_feat_dict_, 'wb') as fout: + pickle.dump(feat_dict, fout, protocol=2) + print('args.num_feat ', len(feat_dict) + 1) + + +if __name__ == '__main__': + if not os.path.isdir('train_data'): + os.mkdir('train_data') + if not os.path.isdir('test_data'): + os.mkdir('test_data') + if not os.path.isdir('aid_data'): + os.mkdir('aid_data') + + get_raw_data() + split_data() + get_feat_dict() + + print('Done!') diff --git a/models/rank/dataset/Criteo_data/run.sh b/models/rank/dataset/Criteo_data/run.sh new file mode 100644 index 00000000..c2bc4ae8 --- /dev/null +++ b/models/rank/dataset/Criteo_data/run.sh @@ -0,0 +1,13 @@ +python download_preprocess.py + +mkdir slot_train_data +for i in `ls ./train_data` +do + cat train_data/$i | python get_slot_data.py > slot_train_data/$i +done + +mkdir slot_test_data +for i in `ls ./test_data` +do + cat test_data/$i | python get_slot_data.py > slot_test_data/$i +done diff --git a/models/rank/dataset/Criteo_data/sample_data/train/sample_train.txt b/models/rank/dataset/Criteo_data/sample_data/train/sample_train.txt new file mode 100644 index 00000000..4b0308e1 --- /dev/null +++ b/models/rank/dataset/Criteo_data/sample_data/train/sample_train.txt @@ -0,0 +1,100 @@ +feat_idx:1 feat_idx:2 feat_idx:3 feat_idx:4 feat_idx:5 feat_idx:6 feat_idx:7 feat_idx:8 feat_idx:9 feat_idx:10 feat_idx:11 feat_idx:0 feat_idx:13 feat_idx:695357 feat_idx:655161 feat_idx:0 feat_idx:1075467 feat_idx:314332 feat_idx:615411 feat_idx:733564 feat_idx:795081 feat_idx:148475 feat_idx:123424 feat_idx:582322 feat_idx:0 feat_idx:1082305 feat_idx:288355 feat_idx:328646 feat_idx:756244 feat_idx:13161 feat_idx:134834 feat_idx:734534 feat_idx:1047606 feat_idx:626828 feat_idx:0 feat_idx:476211 feat_idx:819217 feat_idx:502861 feat_idx:767167 feat_value:0.00017316017316 feat_value:1.55232499476e-05 feat_value:7.62951094835e-05 feat_value:0.0 feat_value:5.96732496653e-05 feat_value:9.27994580512e-06 feat_value:0.000266377794747 feat_value:0.000330742516951 feat_value:0.00623729280816 feat_value:0.0217391304348 feat_value:0.00865800865801 feat_value:0.0 feat_value:0.000270526173407 feat_value:1.0 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All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. diff --git a/models/rank/fm/config.yaml b/models/rank/fm/config.yaml new file mode 100755 index 00000000..cbac9de9 --- /dev/null +++ b/models/rank/fm/config.yaml @@ -0,0 +1,74 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + + +# global settings +debug: false +workspace: "paddlerec.models.rank.fm" + +dataset: + - name: train_sample + type: QueueDataset + batch_size: 5 + data_path: "{workspace}/../dataset/Criteo_data/sample_data/train" + sparse_slots: "label feat_idx" + dense_slots: "feat_value:39" + - name: infer_sample + type: QueueDataset + batch_size: 5 + data_path: "{workspace}/../dataset/Criteo_data/sample_data/train" + sparse_slots: "label feat_idx" + dense_slots: "feat_value:39" + +hyper_parameters: + # 用户自定义配置 + optimizer: + class: Adam + learning_rate: 0.0001 + sparse_feature_number: 1086460 + sparse_feature_dim: 9 + is_sparse: False + reg: 0.001 + num_field: 39 + +mode: train_runner +# if infer, change mode to "infer_runner" and change phase to "infer_phase" + +runner: + - name: train_runner + trainer_class: single_train + epochs: 1 + device: cpu + init_model_path: "" + save_checkpoint_interval: 1 + save_inference_interval: 1 + save_checkpoint_path: "increment" + save_inference_path: "inference" + print_interval: 1 + - name: infer_runner + trainer_class: single_infer + epochs: 1 + device: cpu + init_model_path: "increment/0" + print_interval: 1 + +phase: +- name: phase1 + model: "{workspace}/model.py" + dataset_name: train_sample + thread_num: 1 +#- name: infer_phase +# model: "{workspace}/model.py" +# dataset_name: infer_sample +# thread_num: 1 diff --git a/models/rank/fm/model.py b/models/rank/fm/model.py new file mode 100755 index 00000000..1f68b6af --- /dev/null +++ b/models/rank/fm/model.py @@ -0,0 +1,134 @@ +# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import math +from collections import OrderedDict + +import paddle.fluid as fluid + +from paddlerec.core.utils import envs +from paddlerec.core.model import Model as ModelBase + + +class Model(ModelBase): + def __init__(self, config): + ModelBase.__init__(self, config) + + def _init_hyper_parameters(self): + self.is_distributed = True if envs.get_trainer( + ) == "CtrTrainer" else False + self.sparse_feature_number = envs.get_global_env( + "hyper_parameters.sparse_feature_number", None) + self.sparse_feature_dim = envs.get_global_env( + "hyper_parameters.sparse_feature_dim", None) + self.is_sparse = envs.get_global_env("hyper_parameters.is_sparse", + False) + self.reg = envs.get_global_env("hyper_parameters.reg", 1e-4) + self.num_field = envs.get_global_env("hyper_parameters.num_field", + None) + + def net(self, inputs, is_infer=False): + raw_feat_idx = self._sparse_data_var[1] # (batch_size * num_field) * 1 + raw_feat_value = self._dense_data_var[0] # batch_size * num_field + self.label = self._sparse_data_var[0] # batch_size * 1 + + init_value_ = 0.1 + + feat_idx = raw_feat_idx + feat_value = fluid.layers.reshape( + raw_feat_value, + [-1, self.num_field, 1]) # batch_size * num_field * 1 + + # ------------------------- first order term -------------------------- + + first_weights_re = fluid.embedding( + input=feat_idx, + is_sparse=self.is_sparse, + is_distributed=self.is_distributed, + dtype='float32', + size=[self.sparse_feature_number + 1, 1], + padding_idx=0, + param_attr=fluid.ParamAttr( + initializer=fluid.initializer.TruncatedNormalInitializer( + loc=0.0, scale=init_value_), + regularizer=fluid.regularizer.L1DecayRegularizer(self.reg)) + ) # (batch_size * num_field) * 1 * 1(embedding_size) + first_weights = fluid.layers.reshape( + first_weights_re, + shape=[-1, self.num_field, 1]) # batch_size * num_field * 1 + y_first_order = fluid.layers.reduce_sum((first_weights * feat_value), + 1) # batch_size * 1 + b_linear = fluid.layers.create_parameter( + shape=[1], + dtype='float32', + default_initializer=fluid.initializer.ConstantInitializer( + value=0)) # 1 + # ------------------------- second order term -------------------------- + + feat_embeddings_re = fluid.embedding( + input=feat_idx, + is_sparse=self.is_sparse, + is_distributed=self.is_distributed, + dtype='float32', + size=[self.sparse_feature_number + 1, self.sparse_feature_dim], + padding_idx=0, + param_attr=fluid.ParamAttr( + initializer=fluid.initializer.TruncatedNormalInitializer( + loc=0.0, + scale=init_value_ / + math.sqrt(float(self.sparse_feature_dim)))) + ) # (batch_size * num_field) * 1 * embedding_size + feat_embeddings = fluid.layers.reshape( + feat_embeddings_re, + shape=[-1, self.num_field, self.sparse_feature_dim + ]) # batch_size * num_field * embedding_size + feat_embeddings = feat_embeddings * feat_value # batch_size * num_field * embedding_size + + # sum_square part + summed_features_emb = fluid.layers.reduce_sum( + feat_embeddings, 1) # batch_size * embedding_size + summed_features_emb_square = fluid.layers.square( + summed_features_emb) # batch_size * embedding_size + + # square_sum part + squared_features_emb = fluid.layers.square( + feat_embeddings) # batch_size * num_field * embedding_size + squared_sum_features_emb = fluid.layers.reduce_sum( + squared_features_emb, 1) # batch_size * embedding_size + + y_FM = 0.5 * fluid.layers.reduce_sum( + summed_features_emb_square - squared_sum_features_emb, + dim=1, + keep_dim=True) # batch_size * 1 + + # ------------------------- Predict -------------------------- + + self.predict = fluid.layers.sigmoid(b_linear + y_first_order + y_FM) + + cost = fluid.layers.log_loss( + input=self.predict, label=fluid.layers.cast(self.label, + "float32")) # log_loss + avg_cost = fluid.layers.reduce_sum(cost) + + self._cost = avg_cost + + predict_2d = fluid.layers.concat([1 - self.predict, self.predict], 1) + label_int = fluid.layers.cast(self.label, 'int64') + auc_var, batch_auc_var, _ = fluid.layers.auc(input=predict_2d, + label=label_int, + slide_steps=0) + self._metrics["AUC"] = auc_var + self._metrics["BATCH_AUC"] = batch_auc_var + if is_infer: + self._infer_results["AUC"] = auc_var diff --git a/setup.py b/setup.py index 8ad1cc74..952978a5 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -63,7 +63,8 @@ def build(dirname): models_copy = [ 'data/*.txt', 'data/*/*.txt', '*.yaml', '*.sh', 'tree/*.npy', 'tree/*.txt', 'data/sample_data/*', 'data/sample_data/train/*', - 'data/sample_data/infer/*', 'data/*/*.csv' + 'data/sample_data/infer/*', 'data/*/*.csv', 'Criteo_data/*', + 'Criteo_data/sample_data/train/*' ] engine_copy = ['*/*.sh'] -- GitLab