前言
我们在分享点击率相关的一些文章时，输出过一篇常见计算广告点击率预估算法总结，参考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(关注知乎专栏作者：想飞的石头 https://zhuanlan.zhihu.com/burness-DL 查看源代码)
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：
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;
2.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：(关注知乎专栏作者：想飞的石头 https://zhuanlan.zhihu.com/burness-DL 查看源代码)
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。
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，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，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：
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：
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：(关注知乎专栏作者：想飞的石头 https://zhuanlan.zhihu.com/burness-DL 查看源代码)
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：
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;
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
提了一个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。
总结
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 有的人一旦有钱，就会给自己选择一款奢侈腕表来附庸风雅，一块金光闪闪的奢华腕表，让我们感到十分的骄傲。但是有的人在选择腕表的时候，不会因为自己的钱多而去选择奢华腕表，而是进行认真比对和选择，选择一些符合自己兴趣爱好的优雅腕表，腕表是否奢华，已经不是那么重要了，最重要的是适合自己。我们的手表就如同我们的宠物一般，时时刻刻都离不开我们。我们的手表也如同我们的密友一般，无时无刻都在为我们提供计时服务。我们的手表也如同时尚大师一般，时时刻刻在帮我们展示时尚。腕表闪烁之时，我们也是展示自己的最佳时刻。 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。
手表知识大全知多少?机械表和石英表的区别？机械表依靠发条上弦提供动力，通过齿轮传动来计时。机械表分为手动上弦和自动上弦。由于结构较为复杂，表型较为厚重。因为走时原理的特点，要受地心引力、机 械摩擦、温度变化、使用情况等原因的影响所以误差相对石英表要大。石英表依靠电池提供动力，以石英晶体的极其稳定的高频振动作为时间的基准，所以石英表的 走时较为精确，成本也相对较低，可谓物美价廉。当然，石英表的出现虽然对传统的机械表的冲击很大，但仍然无法完全替代机械表，很多男士或者收藏者依然很喜 欢机械表的传统感。
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