深度学习推荐系统学习笔记2——deep&cross

爱被打了一巴掌 2022-12-28 00:53 155阅读 0赞

过了一周，又一次聊天10分钟，没有面试机会，就被相亲姑娘pass了，哎，人生啊。不知道还是不是化悲痛为力量了，只能练习一个算法，再缓解缓解忧愁？

### 前言 ###

日常热身，每周几次10几分钟低难度力量训练，外加几次低难度HIIT有氧，保持充足的活力。岁数大了，不知道这些是不是在欺骗自己呢？总之，体重没减，力量略微增加，生活依旧，没有任何波澜起伏。

### 一、准备 ###

环境配置，包安装，数据源和下载，程序地址直接看上一篇就好，链接如下：  
[https://blog.csdn.net/bjjoy2009/article/details/110311411][https_blog.csdn.net_bjjoy2009_article_details_110311411]

### 二、deep&cross ###

deep&cross，由两部分组成，deep部分就是单纯的DNN网络。cross部分是每个特征交叉计算。

由于这里采用新闻推荐为例子，新闻由tiny bert转换为128位向量，用户是点击新闻向量平均值，所以输入是：用户向量+新闻向量（+是向量拼接），label是否点击（0，1表示）。提前做好了Embedding，算法中省略了Sparse feature到Embedding vec步骤。

网络结构如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Jqam95MjAwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
左侧cross网络每层具体公式如下：  
![在这里插入图片描述][20201213001046641.png]  
每个参数具体维度变换图如下：这部分略微重要了，在用tf2实现的时候，各种维度错误，调了好久。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Jqam95MjAwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
给个cross网络代码示例，维度变变变，主要是注意都是向量乘法，初始化时候就明确了参数具体维度，即使1维也不省略。

class Cross(Model):
        """ cross网络 """
        def __init__(self, embed_dim, layer_num):
            """ :param embed_dim: 输入向量长度 :param layer_num: 网络层数 """
            super(Cross, self).__init__()
            self.embed_dim = embed_dim
            self.layer_num = layer_num
            self.ws = []
            self.bs = []
            for i in range(layer_num):
                # 变量加了不同的name，否则保存h5模型会报错
                self.ws.append(tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(embed_dim, 1), stddev=0.01)))
                self.bs.append(tf.Variable(tf.zeros(shape=(embed_dim, 1))))
    
        def call(self, inputs, training=None, mask=None):
            x0 = inputs
            xl = x0
            for w, b in zip(self.ws, self.bs):
                xl_T = tf.reshape(xl, [-1, 1, self.embed_dim])
                xlTw = tf.tensordot(xl_T, w, axes=1)
                xl = x0 * xlTw + b + xl
            return xl

DNN网络就不写了，代码里边给出，这个比较流程化。

### 代码结构说明 ###

deep&cross，其实和上一篇一样一样的，就是换了网路结构，数据生成和数据加载完全一模一样，这次规范了一下代码结构

1、data文件夹（无改动）  
（1）bert是tf1.14程序，利用bert将文本转换为向量，这里用的tiny bert，下载地址为，https://github.com/google-research/bert

（2）dev和train，是数据文件，上面数据源下载的

（3）bert\_sentence\_vector.py，调用bert向量化程序

（4）build\_data\_set.py，根据向量和用户点击行为，生成用户、新闻向量和中间用到的字典数据。从上到下各个函数，有to\_csv和save保存文件的程序，跑一下就好了。

2、deep\_and\_cross文件夹  
（1）model，模型文件保存文件夹。  
（2）deep\_cross\_model，模型网络结构和创建。  
（3）model\_train，模型训练。  
（4）dc\_evaluate，模型验证。

说明：把模型、训练、验证拆分出来，为了减少代码重复。训练和验证只需要加载deep\_cross\_model里边构建好的网络，直接运行即可。避免了训练和验证重复构建网络部分代码，导致参数等错误导致模型加载无法运行。

### 总结 ###

再次实现了一个算法，再一次相亲无果，这不会一直互相伴随着走下去吧，要不要这么悲哀啊，真是迷茫猿小明了。

这次利用tf2实现算法时候遇到了不少问题，特别是模型存储和加载，总结了一下，就不单独写博客了，记录到笔记中吧。

[TensorFlow2模型保存加载几个小坑][TensorFlow2]

[https_blog.csdn.net_bjjoy2009_article_details_110311411]: https://blog.csdn.net/bjjoy2009/article/details/110311411
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Jqam95MjAwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/0374d87c11b24070a38bcee768c1b925.png
[20201213001046641.png]: /images/20221120/1954268fafd54e638d2a147c07ab4a49.png
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[TensorFlow2]: https://blog.csdn.net/bjjoy2009/article/details/110493164