基于 PaddlePaddle 的点击率的深度学习方法尝试

摘要

前面在团队内部分享点击率相关的一些文章时,输出了一篇常见计算广告点击率预估算法总结, 看了一些广告点击率的文章,从最经典的 Logistic Regression 到 Factorization Machined,FFM,FNN,PNN 到今年的 DeepFM,还有文章里面没有讲的 gbdt+lr 这类,一直想找时间实践下,正好这次在学习 paddle 的时候在它的 models 目录下看到了 DeepFM 的实现,因为之前对 DeepFM 有过比较详细的描述,这里稍微复习一下:

 前言

前面在团队内部分享点击率相关的一些文章时,输出了一篇常见计算广告点击率预估算法总结, 看了一些广告点击率的文章,从最经典的 Logistic Regression 到 Factorization Machined,FFM,FNN,PNN 到今年的 DeepFM,还有文章里面没有讲的 gbdt+lr 这类,一直想找时间实践下,正好这次在学习 paddle 的时候在它的 models 目录下看到了 DeepFM 的实现,因为之前对 DeepFM 有过比较详细的描述,这里稍微复习一下:

DeepFM 更有意思的地方是 WDL 和 FM 结合了,其实就是把 PNN 和 WDL 结合了,PNN 即将 FM 用神经网络的方式构造了一遍,作为 wide 的补充,原始的 Wide and Deep,Wide 的部分只是 LR,构造线性关系,Deep 部分建模更高阶的关系,所以在 Wide and Deep 中还需要做一些特征的东西,如 Cross Column 的工作,而我们知道 FM 是可以建模二阶关系达到 Cross column 的效果,DeepFM 就是把 FM 和 NN 结合,无需再对特征做诸如 Cross Column 的工作了,这个是我感觉最吸引人的地方,其实 FM 的部分感觉就是 PNN 的一次描述,这里只描述下结构图,PNN 的部分前面都描述, FM 部分:

Deep 部分:

DeepFM 相对于 FNN、PNN,能够利用其 Deep 部分建模更高阶信息(二阶以上),而相对于 Wide and Deep 能够减少特征工程的部分工作,wide 部分类似 FM 建模一、二阶特征间关系,算是 NN 和 FM 的一个更完美的结合方向,另外不同的是如下图,DeepFM 的 wide 和 deep 部分共享 embedding 向量空间,wide 和 deep 均可以更新 embedding 部分,虽说 wide 部分纯是 PNN 的工作,但感觉还是蛮有意思的。

本文相关代码部分都是来自于 paddlepaddle/model, 我这里走一遍流程,学习下,另外想要了解算法原理的可以仔细再看看上面的文章,今天我们来 paddlepaddle 上做下实验,来从代码程度学习下 DeepFM 怎么实现的:

数据集说明

criteo Display Advertising Challenge,数据主要来 criteolab 一周的业务数据,用来预测用户在访问页面时,是否会点击某广告。

wget --no-check-certificate https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/criteo-labs/dac.tar.gz

tar zxf dac.tar.gz

rm -f dac.tar.gz

mkdir raw

mv ./*.txt raw/

数据有点大,大概 4.26G,慢慢等吧,数据下载完成之后,解压出 train.csv,test.csv,其中训练集 45840617 条样本数,测试集 45840617 条样本,数据量还是蛮大的。数据主要有三部分组成:

  • label: 广告是否被点击;

  • 连续性特征: 1-13,为各维度下的统计信息,连续性特征;

  • 离散型特征:一些被脱敏处理的类目特征

Overview

整个项目主要由几个部分组成:

数据处理

这里数据处理主要包括两个部分:

  1. 连续值特征值处理:

  • 滤除统计次数 95% 以上的数据,这样可以滤除大部分异值数据,这里的处理方式和以前我在 1 号店做相关工作时一致,代码里面已经做了这部分工作,直接给出了这部分的特征阈值;

  • 归一化处理,这里 andnew ng 的课程有张图很明显,表明不同的特征的值域范围,会使得模型寻优走『之』字形,这样会增加收敛的计算和时间;

  1. 离散特征值处理:

  • one-hot: 对应特征值映射到指定维度的只有一个值为 1 的稀疏变量;

  • embedding: 对应特征值映射到指定的特征维度上;

具体我们来研究下代码:

class ContinuousFeatureGenerator:

   """

   Normalize the integer features to [0, 1] by min-max normalization

   """

   def __init__(self, num_feature):

       self.num_feature = num_feature

       self.min = [sys.maxint] * num_feature

       self.max = [-sys.maxint] * num_feature

   def build(self, datafile, continous_features):

       with open(datafile, 'r') as f:

           for line in f:

               features = line.rstrip('\n').split('\t')

               for i in range(0, self.num_feature):

                   val = features[continous_features[i]]

                   if val != '':

                       val = int(val)

                       if val > continous_clip[i]:

                           val = continous_clip[i]

                       self.min[i] = min(self.min[i], val)

                       self.max[i] = max(self.max[i], val)

   def gen(self, idx, val):

       if val == '':

           return 0.0

       val = float(val)

       return (val - self.min[idx]) / (self.max[idx] - self.min[idx])

连续特征是在 1-13 的位置,读取文件,如果值大于对应维度的特征值的 95% 阈值,则该特征值置为该阈值,并计算特征维度的最大、最小值,在 gen 时归一化处理。

class CategoryDictGenerator:

   """

   Generate dictionary for each of the categorical features

   """

   def __init__(self, num_feature):

       self.dicts = []

       self.num_feature = num_feature

       for i in range(0, num_feature):

           self.dicts.append(collections.defaultdict(int))

   def build(self, datafile, categorial_features, cutoff=0):

       with open(datafile, 'r') as f:

           for line in f:

               features = line.rstrip('\n').split('\t')

               for i in range(0, self.num_feature):

                   if features[categorial_features[i]] != '':

                       self.dicts[i][features[categorial_features[i]]] += 1

       for i in range(0, self.num_feature):

           self.dicts[i] = filter(lambda x: x[1] >= cutoff,

                               self.dicts[i].items())

           self.dicts[i] = sorted(self.dicts[i], key=lambda x: (-x[1], x[0]))

           vocabs, _ = list(zip(*self.dicts[i]))

           self.dicts[i] = dict(zip(vocabs, range(1, len(vocabs) + 1)))

           self.dicts[i]['<unk>'] = 0

   def gen(self, idx, key):

       if key not in self.dicts[idx]:

           res = self.dicts[idx]['<unk>']

       else:

           res = self.dicts[idx][key]

       return res

   def dicts_sizes(self):

       return map(len, self.dicts)

类目特征的处理相对比较麻烦,需要遍历,然后得到对应维度上所有出现值的所有情况,对打上对应 id,为后续类目特征赋予 id。这部分耗时好大,慢慢等吧,另外强烈希望 paddlepaddle 的小伙伴能在输出处理期间打印下提示信息,算了,我之后有时间看看能不能提提 pr。

经过上面的特征处理之后,训练集的值变为:

reader

paddle 里面 reader 的文件,自由度很高,自己可以写生成器,然后使用 batch 的 api,完成向网络传入 batchsize 大小的数据:

class Dataset:

   def _reader_creator(self, path, is_infer):

       def reader():

           with open(path, 'r') as f:

               for line in f:

                   features = line.rstrip('\n').split('\t')

                   dense_feature = map(float, features[0].split(','))

                   sparse_feature = map(int, features[1].split(','))

                   if not is_infer:

                       label = [float(features[2])]

                       yield [dense_feature, sparse_feature

                           ] + sparse_feature + [label]

                   else:

                       yield [dense_feature, sparse_feature] + sparse_feature

       return reader

   def train(self, path):

       return self._reader_creator(path, False)

   def test(self, path):

       return self._reader_creator(path, False)

   def infer(self, path):

       return self._reader_creator(path, True)

主要逻辑在兑入文件,然后 yield 对应的网络数据的输入格式

模型构造

模型构造,DeepFM 在 paddlepaddle 里面比较简单,因为有专门的 fm 层,这个据我所知在 TensorFlow 或 MXNet 里面没有专门的 fm 层,但是值得注意的是,在 paddlepaddle 里面的 fm 层,只建模二阶关系,需要再加入 fc 才是完整的 fm,实现代码如下:

def fm_layer(input, factor_size, fm_param_attr):

   first_order = paddle.layer.fc(

       input=input, size=1, act=paddle.activation.Linear())

   second_order = paddle.layer.factorization_machine(

       input=input,

       factor_size=factor_size,

       act=paddle.activation.Linear(),

       param_attr=fm_param_attr)

   out = paddle.layer.addto(

       input=[first_order, second_order],

       act=paddle.activation.Linear(),

       bias_attr=False)

   return out

然后就是构造 DeepFM,这里根据下面的代码画出前面的图,除去数据处理的部分,就是 DeepFM 的网络结构:

def DeepFM(factor_size, infer=False):

   dense_input = paddle.layer.data(

       name="dense_input",

       type=paddle.data_type.dense_vector(dense_feature_dim))

   sparse_input = paddle.layer.data(

       name="sparse_input",

       type=paddle.data_type.sparse_binary_vector(sparse_feature_dim))

   sparse_input_ids = [

       paddle.layer.data(

           name="C" + str(i),

           type=s(sparse_feature_dim))

       for i in range(1, 27)

   ]

   dense_fm = fm_layer(

       dense_input,

       factor_size,

       fm_param_attr=paddle.attr.Param(name="DenseFeatFactors"))

   sparse_fm = fm_layer(

       sparse_input,

       factor_size,

       fm_param_attr=paddle.attr.Param(name="SparseFeatFactors"))

   def embedding_layer(input):

       return paddle.layer.embedding(

           input=input,

           size=factor_size,

           param_attr=paddle.attr.Param(name="SparseFeatFactors"))

   sparse_embed_seq = map(embedding_layer, sparse_input_ids)

   sparse_embed = paddle.layer.concat(sparse_embed_seq)

   fc1 = paddle.layer.fc(

       input=[sparse_embed, dense_input],

       size=400,

       act=paddle.activation.Relu())

   fc2 = paddle.layer.fc(input=fc1, size=400, act=paddle.activation.Relu())

   fc3 = paddle.layer.fc(input=fc2, size=400,            act=paddle.activation.Relu())

   predict = paddle.layer.fc(

       input=[dense_fm, sparse_fm, fc3],

       size=1,

       act=paddle.activation.Sigmoid())

   if not infer:

       label = paddle.layer.data(

           name="label", type=paddle.data_type.dense_vector(1))

       cost = paddle.layer.multi_binary_label_cross_entropy_cost(

           input=predict, label=label)

       paddle.evaluator.classification_error(

           name="classification_error", input=predict, label=label)

       paddle.evaluator.auc(name="auc", input=predict, label=label)

       return cost

   else:

       return predict

其中,主要包括三个部分,一个是多个 fc 组成的 deep 部分,第二个是 sparse fm 部分,然后是 dense fm 部分,如图:

这里蛮简单的,具体的 api 去查下文档就可以了,这里稍微说明一下的是,sparse feature 这块有两部分一块是 embedding 的处理,这里是先生成对应的 id,然后用 id 来做 embedding,用作后面 fc 的输出,然后 sparse_input 是 onehot 表示用来作为 fm 的输出,fm 来计算一阶和二阶隐变量关系。

模型训练

数据量太大,单机上跑是没有问题,可以正常运行成功,在我内部机器上,可以运行成功,但是有两个问题:

  1. fm 由于处理的特征为稀疏表示,而 paddlepaddle 在这块的 FM 层的支持只有在 cpu 上,速度很慢,分析原因其实不是 fm 的速度的问题,因为 deepfm 有设计多个 fc,应该是这里的速度影响,在 paddlepaddle github 上有提一个 issue,得知暂时 paddlepaddle 不能把部分放到 gpu 上面跑,给了一个解决方案把所有的 sparse 改成 dense,发现在这里 gpu 显存 hold 不住;

  2. 我的机器太渣,因为有开发任务不能长期占用;

所以综上,我打算研究下在百度云上怎么通过 k8s 来布置 paddlepaddle 的分布式集群。

文档 https://cloud.baidu.com/doc/CCE/GettingStarted.html#.E9.85.8D.E7.BD.AEpaddlecloud

研究来研究去,第一步加卡主了,不知道怎么回事,那个页面就是出不来... 出师未捷身先死,提了个 issue: https://github.com/PaddlePaddle/cloud/issues/542,等后面解决了再来更新分布式训练的部分。

单机的训练没有什么大的问题,由上面所说,因为 fm 的 sparse 不支持 gpu,所以很慢,拉的百度云上 16 核的机器,大概 36s/100 batch,总共样本 4000 多 w,一个 epoch 预计 4 个小时,MMP,等吧,分布式的必要性就在这里。

另外有在 paddlepaddle 里面提一个 issue:

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/7010,说把 sparse 转成 dense 的话可以直接在 gpu 上跑起来,这个看起来不值得去尝试,sparse 整个维度还是挺高的,期待对 sparse op 有更好的解决方案,更期待在能够把单层单层的放在 gpu,多设备一起跑,这方面,TensorFlow 和 MXNet 要好太多。

这里我遇到一个问题,我使用 paddle 的 docker 镜像的时候,可以很稳定的占用 16 个 cpu 的大部分计算力,但是我在云主机上自己装的时候,cpu 占用率很低,可能是和我环境配置有点问题,这个问题不大,之后为了不污染环境主要用 docker 来做相关的开发工作,所以这里问题不大。

cpu 占有率有比较明显的跳动,这里从主观上比 TensorFlow 稳定性要差一些,不排除是 sparse op 的影响,印象中,TensorFlow cpu 的占用率很稳定。

到发这篇文章位置,跑到 17300 个 batch,基本能达到 auc 为 0.8 左右,loss 为 0.208 左右。

预测

预测代码和前一篇将 paddle 里面的 demo 一样,只需要,重新定义一下网络,然后绑定好模型训练得到的参数,然后传入数据即可完成 inference,paddle,有专门的 Inference 接口,只要传入 output_layer,和训练学习到的 parameters,就可以很容易的新建一个模型的前向 inference 网络。

def infer():

   args = parse_args()

   paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)

   model = DeepFM(args.factor_size, infer=True)

   parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(

       gzip.open(args.model_gz_path, 'r'))

   inferer = paddle.inference.Inference(

       output_layer=model, parameters=parameters)

   dataset = reader.Dataset()

   infer_reader = paddle.batch(dataset.infer(args.data_path),  batch_size=1000)

   with open(args.prediction_output_path, 'w') as out:

       for id, batch in enumerate(infer_reader()):

           res = inferer.infer(input=batch)

           predictions = [x for x in itertools.chain.from_iterable(res)]

           out.write('\n'.join(map(str, predictions)) + '\n')

总结

照例总结一下,DeemFM 是 17 年深度学习在点击率预估、推荐这块的新的方法,有点类似于 deep and wide 的思想,将传统的 fm 来 nn 化,利用神经网络强大的建模能力来挖掘数据中的有效信息,paddlepaddle 在这块有现成的 deepfm 模型,单机部署起来比较容易,分布式,这里我按照百度云上的教程还未成功,后续会持续关注。另外,因为最近在做大规模机器学习框架相关的工作,越发觉得别说成熟的,仅仅能够 work 的框架就很不错了,而比较好用的如现在的 TensorFlow\MXNet,开发起来真的难上加难,以前光是做调包侠时没有体验,现在深入到这块的工作时,才知道其中的难度,也从另一个角度开始审视现在的各种大规模机器学习框架,比如 TensorFlow、MXNet,在深度学习的支持上,确实很棒,但是也有瓶颈,对于大规模海量的 feature,尤其是 sparse op 的支持上,至少现在还未看到特别好的支持,就比如这里的 FM,可能大家都会吐槽为啥这么慢,没做框架之前,我也会吐槽,但是开始接触了一些的时候,才知道 FM,主要 focus 在 sparse 相关的数据对象,而这部分数据很难在 gpu 上完成比较高性能的计算,所以前面经过 paddle 的开发者解释 sparse 相关的计算不支持 gpu 的时候,才感同身受,一个好的大规模机器学习框架必须要从不同目标来评价,如果需求是大规律数据,那稳定性、可扩展性是重点,如果是更多算法、模型的支持,可能现在的 TensorFlow、MXNet 才是标杆,多么希望现在大规模机器学习框架能够多元化的发展,有深度学习支持力度大的,也有传统算法上,把数据量、训练规模、并行化加速并做到极致的,这样的发展才或许称得上百花齐放,其实我们不需要太多不同长相的 TensorFlow、MXNet 锤子,有时候我们就需要把镰刀而已,希望大规模机器学习框架的发展,不应该仅仅像 TensorFlow、MXNet 一样,希望有一个专注把做大规模、大数据量、极致并行化加速作为 roadmap 的新标杆,加油。

作者:想飞的石头


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