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Posted to dev@submarine.apache.org by li...@apache.org on 2020/02/29 03:34:43 UTC
[submarine] branch master updated: SUBMARINE-296. [SDK] Submarine
pipeline example
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
liuxun pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/submarine.git
The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
new e95776d SUBMARINE-296. [SDK] Submarine pipeline example
e95776d is described below
commit e95776d90fb8a6b696bd1896743d3046b6e48896
Author: pingsutw <pi...@gmail.com>
AuthorDate: Thu Feb 20 13:08:56 2020 +0800
SUBMARINE-296. [SDK] Submarine pipeline example
### What is this PR for?
quick start deep-learning based CTR example of submarine pipeline
### What type of PR is it?
[Improvement]
### Todos
* [ ] - Task
### What is the Jira issue?
https://issues.apache.org/jira/browse/SUBMARINE-296
### How should this be tested?
https://travis-ci.org/pingsutw/hadoop-submarine/builds/628696018
### Screenshots (if appropriate)
### Questions:
* Does the licenses files need update? No
* Is there breaking changes for older versions? No
* Does this needs documentation? No
Author: pingsutw <pi...@gmail.com>
Closes #132 from pingsutw/SUBMARINE-296 and squashes the following commits:
cb52344 [pingsutw] Address commemt
930c16a [pingsutw] fix travis error
afd2c7a [pingsutw] SUBMARINE-296 [SDK] Submarine pipeline example
---
.travis.yml | 1 +
pom.xml | 2 +
submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/README.md | 57 ++
.../pysubmarine/example/deepfm/data/te.libsvm | 100 ++
.../pysubmarine/example/deepfm/data/tr.libsvm | 1000 ++++++++++++++++++++
.../pysubmarine/example/deepfm/data/va.libsvm | 200 ++++
.../pysubmarine/example/deepfm/deepfm.json | 34 +
.../example/deepfm/deepfm_distributed.json | 34 +
.../test_env.py => example/deepfm/run_deepfm.py} | 24 +-
submarine-sdk/pysubmarine/setup.py | 1 +
.../submarine/{utils/env.py => ml/__init__.py} | 11 -
.../{utils/env.py => ml/input/__init__.py} | 11 +-
.../pysubmarine/submarine/ml/input/input.py | 47 +
.../{utils/env.py => ml/model/__init__.py} | 11 +-
.../{utils/env.py => ml/model/abstract_model.py} | 31 +-
.../submarine/ml/model/base_tf_model.py | 110 +++
.../pysubmarine/submarine/ml/model/deepfm.py | 173 ++++
.../test_env.py => submarine/ml/parameters.py} | 42 +-
.../submarine/{utils/env.py => ml/registries.py} | 13 +-
submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py | 60 ++
.../pysubmarine/submarine/utils/tf_utils.py | 71 ++
.../ml/model/test_base_tf_model.py} | 17 +-
.../pysubmarine/tests/ml/model/test_deepfm.py | 58 ++
.../utils/env.py => tests/tracking/__init__.py} | 11 -
submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py | 52 +-
.../utils/env.py => tests/utils/test_tf_utils.py} | 20 +-
.../pysubmarine/travis/test-requirements.txt | 3 +-
27 files changed, 2096 insertions(+), 98 deletions(-)
diff --git a/.travis.yml b/.travis.yml
index 135604b..77d9c7d 100644
--- a/.travis.yml
+++ b/.travis.yml
@@ -186,6 +186,7 @@ matrix:
language: python
python: 3.6
dist: xenial
+ env: NAME="Test Python SDK" TRAVIS_PYTHON_VERSION="3.6"
install:
- source ./submarine-sdk/pysubmarine/travis/conda.sh
- pip install -r ./submarine-sdk/pysubmarine/travis/lint-requirements.txt
diff --git a/pom.xml b/pom.xml
index 486728b..b1442e0 100644
--- a/pom.xml
+++ b/pom.xml
@@ -501,7 +501,9 @@
<exclude>**/*.xsd</exclude>
<exclude>**/*.json</exclude>
<exclude>**/*.conf</exclude>
+ <exclude>**/*.libsvm</exclude>
<exclude>**/*.yaml</exclude>
+ <exclude>**/*.libsvm</exclude>
<exclude>**/src/main/resources/META-INF/services/org.apache.hadoop.security.SecurityInfo</exclude>
<exclude>**/src/test/resources/typicalHistFolder/job1/application123-1-1-user1-SUCCEEDED.jhist</exclude>
<exclude>**/conf/routes</exclude>
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/README.md b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/README.md
new file mode 100644
index 0000000..8f510ee
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/README.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!---
+ 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. See accompanying LICENSE file.
+-->
+### Running Examples
+To run the examples here, you need to:
+- Build a Python virtual environment with pysubmarine installed
+- Install Submarine 0.3.0+
+### Running DeepFM on a local machine
+1. Create a JSON configuration file containing train,valid and test data, model parameters,
+metrics, save model path, resources. e.g. [deepfm.json](./deepfm.json)
+
+2. Install submarine python bindings by setup.py:
+```
+python ./submarine/submarine-sdk/setup.py install
+```
+3. Run DeepFM
+```
+python run_deepfm.py -conf=deepfm.json
+```
+### Running DeepFM on Submarine
+1. Upload data to a shared file system like hdfs, s3.
+
+2. Create a JSON configuration file for distributed training. e.g. [deepfm_distributed.json](./deepfm_distributed.json)
+
+3. Submit Job
+```
+SUBMARINE_VERSION=0.4.0
+SUBMARINE_HADOOP_VERSION=2.9
+
+java -cp $(${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop classpath --glob):submarine-all-${SUBMARINE_VERSION}-hadoop-${SUBMARINE_HADOOP_VERSION}.jar:${HADOOP_CONF_PATH} \
+ org.apache.submarine.client.cli.Cli job run --name deepfm-job-001 \
+ --framework tensorflow \
+ --verbose \
+ --input_path "" \
+ --num_workers 2 \
+ --worker_resources memory=4G,vcores=4 \
+ --num_ps 1 \
+ --ps_resources memory=4G,vcores=4 \
+ --worker_launch_cmd "myvenv.zip/venv/bin/python run_deepfm.py -conf=deepfm_distributed.json" \
+ --ps_launch_cmd "myvenv.zip/venv/bin/python run_deepfm.py -conf=deepfm_distributed.json" \
+ --insecure \
+ --conf tony.containers.resources=myvenv.zip#archive,submarine-all-${SUBMARINE_VERSION}-hadoop-${SUBMARINE_HADOOP_VERSION}.jar,deepfm_distributed.json,run_deepfm.py \
+ --conf tony.chief.instances=1 \
+ --conf tony.chief.memory=4G \
+ --conf tony.chief.vcores=4 \
+ --conf tony.chief.command="myvenv.zip/venv/bin/python run_deepfm.py -conf=deepfm_distributed.json"
+```
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/data/te.libsvm b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/data/te.libsvm
new file mode 100644
index 0000000..ccf69cc
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/data/te.libsvm
@@ -0,0 +1,100 @@
+1 1:0 2:0.051495 3:0.5 4:0.1 5:0.113437 6:0.874 7:0.01 8:0.08 9:0.028 10:0 11:0.1 12:0 13:0.12 16:1 23:1 47:1 55:1 63:1 69:1 76:1 80:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 118:1 124:1 129:1 141:1 147:1 166:1 170:1 173:1 181:1 187:1 194:1 209:1 214:1
+1 1:1.35 2:0.031561 3:0.45 4:0.56 5:0.000031 6:0.056 7:0.27 8:0.58 9:0.056 10:0.166667 11:0.1 12:0 13:0.46 15:1 23:1 47:1 55:1 63:1 70:1 76:1 83:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 123:1 124:1 129:1 138:1 147:1 166:1 170:1 173:1 181:1 185:1 194:1 207:1 214:1
+1 1:0.05 2:0.004983 3:0.19 4:0.14 5:0.000016 6:0.006 7:0.01 8:0.14 9:0.014 10:0.166667 11:0.1 12:0 13:0.04 13:1 34:1 47:1 55:1 63:1 70:1 76:1 83:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 117:1 124:1 129:1 140:1 156:1 165:1 171:1 173:1 181:1 185:1 194:1 207:1 214:1
+1 1:0.2 2:0.004983 3:0 4:0.12 5:0.016422 6:0.268 7:0.04 8:0.7 9:0.144 10:0.166667 11:0.1 12:0 13:0.12 14:1 23:1 47:1 55:1 63:1 71:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 121:1 124:1 129:1 139:1 147:1 165:1 169:1 173:1 182:1 187:1 194:1 203:1 214:1
+1 1:0.35 2:0.004983 3:0.25 4:0.2 5:0.002172 6:0.148 7:0.48 8:0.26 9:0.088 10:0.166667 11:0.8 12:0.2 13:0.24 14:1 32:1 47:1 55:1 63:1 70:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 116:1 124:1 129:1 146:1 147:1 166:1 171:1 173:1 182:1 186:1 194:1 205:1 214:1
+1 1:0.4 2:0.021595 3:0.38 4:0.18 5:0.004938 6:0.05 7:0.08 8:0.22 9:0.02 10:0.166667 11:0.1 12:0 13:0.18 14:1 25:1 51:1 58:1 63:1 70:1 76:1 80:1 87:1 89:1 93:1 102:1 106:1 120:1 124:1 133:1 138:1 158:1 168:1 170:1 177:1 181:1 191:1 196:1 204:1 218:1
+1 1:0.1 2:0.004983 3:0 4:0.08 5:0.000109 6:0.008 7:0.02 8:0.08 9:0.008 10:0.166667 11:0.1 12:0 13:0.08 14:1 23:1 47:1 55:1 63:1 72:1 76:1 80:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 115:1 124:1 129:1 139:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 184:1 194:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.003322 3:0 4:0 5:0.139156 6:1.082 7:0.02 8:0.04 9:0.156 10:0 11:0.1 12:0 13:0 14:1 27:1 49:1 56:1 63:1 72:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 100:1 106:1 116:1 124:1 131:1 139:1 153:1 165:1 169:1 175:1 182:1 186:1 195:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.009967 3:0.4 4:0.1 5:0 6:0 7:0 8:2.78 9:0.004 10:0 11:0 12:0 13:0.6 16:1 41:1 52:1 57:1 63:1 70:1 76:1 78:1 88:1 90:1 93:1 103:1 106:1 117:1 124:1 134:1 143:1 147:1 165:1 169:1 178:1 181:1 188:1 197:1 203:1 214:1
+1 1:0.4 2:0.003322 3:0.01 4:0.72 5:0.007141 6:0.162 7:0.7 8:0.28 9:1.548 10:0.166667 11:0.5 12:0 13:1.02 14:1 23:1 47:1 55:1 63:1 70:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 119:1 124:1 129:1 138:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 187:1 194:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.009967 3:0.13 4:0.4 5:0.276562 6:0 7:0 8:0.4 9:0.002 10:0 11:0 12:0 13:0.4 15:1 33:1 47:1 55:1 68:1 70:1 76:1 79:1 87:1 90:1 93:1 98:1 106:1 117:1 124:1 129:1 142:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 188:1 194:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.089701 3:0.08 4:0.6 5:0.024563 6:0.112 7:0.05 8:0.6 9:0.268 10:0 11:0.4 12:0 13:0.6 15:1 25:1 51:1 58:1 63:1 72:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 102:1 106:1 120:1 124:1 133:1 138:1 158:1 168:1 170:1 177:1 182:1 186:1 196:1 204:1 218:1
+1 1:0 2:0.004983 3:0.24 4:0 5:1.948266 6:0 7:0 8:0.06 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 20:1 23:1 47:1 55:1 63:1 69:1 76:1 79:1 88:1 90:1 93:1 98:1 106:1 119:1 124:1 129:1 138:1 147:1 166:1 170:1 173:1 181:1 185:1 194:1 207:1 214:1
+1 1:0.8 2:0.033223 3:52.03 4:0.16 5:0 6:0 7:0.04 8:0.98 9:0.02 10:0 11:0.1 12:0 13:0 14:1 23:1 47:1 55:1 64:1 69:1 76:1 79:1 87:1 90:1 93:1 98:1 106:1 116:1 124:1 129:1 138:1 147:1 166:1 170:1 173:1 181:1 185:1 194:1 206:1 214:1
+1 1:0 2:0.006645 3:0.04 4:0.08 5:0.007938 6:0 7:0 8:0.32 9:0.034 10:0 11:0 12:0 13:0.08 16:1 23:1 54:1 61:1 66:1 70:1 76:1 80:1 87:1 89:1 93:1 105:1 106:1 116:1 124:1 136:1 144:1 147:1 166:1 170:1 180:1 181:1 185:1 202:1 209:1 214:1
+1 1:0 2:2.5 3:0 4:0 5:0.398578 6:0 7:0 8:0.2 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 15:1 27:1 53:1 56:1 63:1 71:1 76:1 82:1 87:1 90:1 93:1 104:1 106:1 117:1 124:1 135:1 142:1 153:1 165:1 169:1 179:1 181:1 185:1 195:1 203:1 214:1
+1 1:0.05 2:0.033223 3:0.02 4:0.16 5:0 6:0 7:0.01 8:0.18 9:0.016 10:0.166667 11:0.1 12:0 13:0 21:1 27:1 49:1 56:1 63:1 70:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 100:1 106:1 117:1 124:1 131:1 141:1 153:1 165:1 169:1 175:1 181:1 185:1 195:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.008306 3:0 4:0 5:0.577766 6:0.27 7:0.01 8:0 9:0.126 10:0 11:0.1 12:0 13:0 20:1 23:1 47:1 55:1 63:1 71:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 115:1 124:1 129:1 138:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 184:1 194:1 203:1 214:1
+1 1:0.7 2:0.021595 3:0.1 4:0.12 5:0.000031 6:0.004 7:0.21 8:0.28 9:0.032 10:0.166667 11:0.3 12:0 13:0.04 20:1 24:1 47:1 55:1 63:1 70:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 117:1 124:1 129:1 138:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 185:1 194:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.008306 3:0.2 4:0.38 5:0.504781 6:0 7:0 8:0.44 9:0.044 10:0 11:0 12:0 13:0.44 14:1 23:1 47:1 55:1 64:1 70:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 117:1 124:1 129:1 138:1 147:1 165:1 169:1 173:1 183:1 185:1 196:1 203:1 214:1
+1 1:0 2:0.064784 3:0.1 4:0.1 5:0.093203 6:0.222 7:0.01 8:0.3 9:0.098 10:0 11:0.1 12:0 13:0.1 14:1 37:1 48:1 57:1 63:1 72:1 76:1 79:1 87:1 89:1 97:1 99:1 114:1 118:1 124:1 130:1 140:1 147:1 165:1 169:1 174:1 183:1 191:1 197:1 203:1 214:1
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+1 1:0.2 2:0.008306 3:0.01 4:0.06 5:0.006047 6:0.034 7:0.04 8:0.42 9:0.04 10:0.333333 11:0.2 12:0 13:0.06 14:1 30:1 47:1 55:1 63:1 72:1 76:1 79:1 87:1 89:1 93:1 98:1 106:1 117:1 124:1 129:1 138:1 147:1 166:1 171:1 173:1 181:1 185:1 194:1 205:1 222:1
+0 1:0 2:0.008306 3:0.06 4:0 5:0 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 21:1 23:1 47:1 55:1 63:1 73:1 76:1 81:1 88:1 90:1 93:1 98:1 112:1 121:1 124:1 129:1 143:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 189:1 194:1 203:1 214:1
+0 1:0 2:0.083056 3:0.03 4:0.06 5:0.000031 6:0 7:0 8:0.06 9:0.006 10:0 11:0 12:0 13:0.06 14:1 23:1 47:1 55:1 64:1 69:1 76:1 79:1 87:1 90:1 93:1 98:1 106:1 117:1 124:1 129:1 142:1 147:1 166:1 170:1 173:1 181:1 185:1 194:1 203:1 214:1
+0 1:0 2:0.003322 3:0.03 4:0.06 5:0.545625 6:0 7:0 8:0.52 9:0.076 10:0 11:0 12:0 13:0.06 15:1 24:1 47:1 55:1 64:1 72:1 76:1 79:1 87:1 89:1 97:1 98:1 114:1 119:1 124:1 129:1 139:1 147:1 165:1 169:1 173:1 181:1 185:1 196:1 203:1 214:1
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/deepfm.json b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/deepfm.json
new file mode 100644
index 0000000..1befdc7
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/deepfm.json
@@ -0,0 +1,34 @@
+{
+ "input": {
+ "train_data": ["./data/tr.libsvm"],
+ "valid_data": ["./data/va.libsvm"],
+ "test_data": ["./data/te.libsvm"],
+ "type": "libsvm"
+ },
+ "output": {
+ "save_model_dir": "./experiment",
+ "metric": "auc"
+ },
+ "training": {
+ "batch_size" : 512,
+ "field_size": 39,
+ "num_epochs": 3,
+ "feature_size": 117581,
+ "embedding_size": 256,
+ "learning_rate": 0.0005,
+ "batch_norm_decay": 0.9,
+ "l2_reg": 0.0001,
+ "deep_layers": [400, 400, 400],
+ "dropout": [0.3, 0.3, 0.3],
+ "batch_norm": false,
+ "optimizer": "adam",
+ "log_steps": 10,
+ "seed": 77,
+ "mode": "local"
+ },
+ "resource": {
+ "num_cpu": 4,
+ "num_gpu": 0,
+ "num_thread": 0
+ }
+}
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/deepfm_distributed.json b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/deepfm_distributed.json
new file mode 100644
index 0000000..3de2ed5
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/deepfm_distributed.json
@@ -0,0 +1,34 @@
+{
+ "input": {
+ "train_data": ["hdfs:///user/submarine/data/tr.libsvm"],
+ "valid_data": ["hdfs:///user/submarine/data/va.libsvm"],
+ "test_data": ["hdfs:///user/submarine/data/te.libsvm"],
+ "type": "libsvm"
+ },
+ "output": {
+ "save_model_dir": "hdfs:///user/submarine/deepfm",
+ "metric": "auc"
+ },
+ "training": {
+ "batch_size" : 512,
+ "field_size": 39,
+ "num_epochs": 3,
+ "feature_size": 117581,
+ "embedding_size": 256,
+ "learning_rate": 0.0005,
+ "batch_norm_decay": 0.9,
+ "l2_reg": 0.0001,
+ "deep_layers": [400, 400, 400],
+ "dropout": [0.3, 0.3, 0.3],
+ "batch_norm": false,
+ "optimizer": "adam",
+ "log_steps": 10,
+ "seed": 77,
+ "mode": "distributed"
+ },
+ "resource": {
+ "num_cpu": 4,
+ "num_gpu": 0,
+ "num_thread": 0
+ }
+}
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/run_deepfm.py
similarity index 64%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/run_deepfm.py
index 4fc26d3..e878abb 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/example/deepfm/run_deepfm.py
@@ -13,16 +13,18 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-from submarine.utils.env import get_env, unset_variable
-from os import environ
+from submarine.ml.model import DeepFM
+import argparse
+if __name__ == '__main__':
+ parser = argparse.ArgumentParser()
+ parser.add_argument("-conf", help="a JSON configuration file for DeepFM", type=str)
+ args = parser.parse_args()
-class TestEnv:
- def test_get_env(self):
- environ["test"] = "hello"
- assert get_env("test") == "hello"
-
- def test_unset_variable(self):
- environ["test"] = "hello"
- unset_variable("test")
- assert "test" not in environ
+ json_path = args.conf
+ model = DeepFM(json_path=json_path)
+ # Training
+ model.train()
+ # Evaluate
+ result = model.evaluate()
+ print("Model metrics : ", result)
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/setup.py b/submarine-sdk/pysubmarine/setup.py
index 865b083..c03f2c1 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/setup.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/setup.py
@@ -29,6 +29,7 @@ setup(
'sqlalchemy',
'sqlparse',
'pymysql',
+ 'tensorflow>=1.14.0,<2.0.0',
],
classifiers=[
'Intended Audience :: Developers',
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/__init__.py
similarity index 80%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/__init__.py
index 9d63b0b..a6eb1b5 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/__init__.py
@@ -12,14 +12,3 @@
# 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
-
-
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
-
-
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/input/__init__.py
similarity index 80%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/input/__init__.py
index 9d63b0b..11f1374 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/input/__init__.py
@@ -13,13 +13,6 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-import os
+from .input import libsvm_input_fn
-
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
-
-
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
+__all__ = ["libsvm_input_fn"]
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/input/input.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/input/input.py
new file mode 100644
index 0000000..ec9ec23
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/input/input.py
@@ -0,0 +1,47 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
+# this work for additional information regarding copyright ownership.
+# The ASF licenses this file to You 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 logging
+import tensorflow as tf
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
+
+
+def libsvm_input_fn(filepath, batch_size=256, num_epochs=3, # pylint: disable=W0613
+ perform_shuffle=False, delimiter=" ", **kwargs):
+ def _input_fn():
+ def decode_libsvm(line):
+ columns = tf.string_split([line], delimiter)
+ labels = tf.string_to_number(columns.values[0], out_type=tf.float32)
+ splits = tf.string_split(columns.values[1:], ':')
+ id_vals = tf.reshape(splits.values, splits.dense_shape)
+ feat_ids, feat_vals = tf.split(id_vals, num_or_size_splits=2, axis=1)
+ feat_ids = tf.string_to_number(feat_ids, out_type=tf.int32)
+ feat_vals = tf.string_to_number(feat_vals, out_type=tf.float32)
+ return {"feat_ids": feat_ids, "feat_vals": feat_vals}, labels
+
+ dataset = tf.data.TextLineDataset(filepath)\
+ .map(decode_libsvm, num_parallel_calls=AUTOTUNE).prefetch(AUTOTUNE)
+
+ if perform_shuffle:
+ dataset = dataset.shuffle(buffer_size=batch_size)
+
+ dataset = dataset.repeat(num_epochs)
+ dataset = dataset.batch(batch_size)
+
+ return dataset
+ return _input_fn
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/__init__.py
similarity index 80%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/__init__.py
index 9d63b0b..3fb4935 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/__init__.py
@@ -13,13 +13,6 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-import os
+from .deepfm import DeepFM
-
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
-
-
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
+__all__ = ["DeepFM"]
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/abstract_model.py
similarity index 60%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/abstract_model.py
index 9d63b0b..bff0349 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/abstract_model.py
@@ -13,13 +13,32 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-import os
+import logging
+from abc import ABCMeta, abstractmethod
+logger = logging.getLogger(__name__)
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
+class AbstractModel:
+ """
+ Abstract class for tensorflow model.
+ This class defines the API interface for user to create a machine learning model.
+ """
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
+ __metaclass__ = ABCMeta
+
+ @abstractmethod
+ def __init__(self,):
+ pass
+
+ @abstractmethod
+ def train(self):
+ pass
+
+ @abstractmethod
+ def evaluate(self):
+ pass
+
+ @abstractmethod
+ def predict(self):
+ pass
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/base_tf_model.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/base_tf_model.py
new file mode 100644
index 0000000..faeb50d
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/base_tf_model.py
@@ -0,0 +1,110 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
+# this work for additional information regarding copyright ownership.
+# The ASF licenses this file to You 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.
+
+from abc import ABC
+import logging
+import tensorflow as tf
+from submarine.ml.model.abstract_model import AbstractModel
+from submarine.ml.registries import input_fn_registry
+from submarine.ml.parameters import default_parameters
+from submarine.utils.env import get_from_registry, get_from_dicts, get_from_json
+from submarine.utils.tf_utils import get_tf_config
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+# pylint: disable=W0221
+class BaseTFModel(AbstractModel, ABC):
+ def __init__(self, model_params=None, json_path=None):
+ super().__init__()
+ self.model_params = get_from_dicts(model_params, default_parameters)
+ self.model_params = get_from_json(json_path, self.model_params)
+ self._sanity_checks()
+ logging.info("Model parameters : %s", self.model_params)
+ self.input_type = self.model_params['input']['type']
+ self.model_dir = self.model_params['output']['save_model_dir']
+ self.config = get_tf_config(self.model_params)
+ self.model = tf.estimator.Estimator(
+ model_fn=self.model_fn, model_dir=self.model_dir,
+ params=self.model_params, config=self.config)
+
+ def train(self, train_input_fn=None, eval_input_fn=None, **kwargs):
+ """
+ Trains a pre-defined tensorflow estimator model with given training data
+ :param train_input_fn: A function that provides input data for training.
+ :param eval_input_fn: A function that provides input data for evaluating.
+ :return: None
+ """
+ if train_input_fn is None:
+ train_input_fn = get_from_registry(
+ self.input_type, input_fn_registry)(
+ filepath=self.model_params['input']['train_data'],
+ **self.model_params['training'])
+ if eval_input_fn is None:
+ eval_input_fn = get_from_registry(
+ self.input_type, input_fn_registry)(
+ filepath=self.model_params['input']['valid_data'],
+ **self.model_params['training'])
+
+ train_spec = tf.estimator.TrainSpec(
+ input_fn=train_input_fn)
+ eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(
+ input_fn=eval_input_fn)
+ tf.estimator.train_and_evaluate(self.model, train_spec, eval_spec, **kwargs)
+
+ def evaluate(self, eval_input_fn=None, **kwargs):
+ """
+ Evaluates a pre-defined Tensorflow estimator model with given evaluate data
+ :param eval_input_fn: A function that provides input data for evaluating.
+ :return: A dict containing the evaluation metrics specified in `eval_input_fn` keyed by
+ name, as well as an entry `global_step` which contains the value of the
+ global step for which this evaluation was performed
+ """
+ if eval_input_fn is None:
+ eval_input_fn = get_from_registry(
+ self.input_type, input_fn_registry)(
+ filepath=self.model_params['input']['valid_data'],
+ **self.model_params['training'])
+
+ return self.model.evaluate(input_fn=eval_input_fn, **kwargs)
+
+ def predict(self, predict_input_fn=None, **kwargs):
+ """
+ Yields predictions with given features.
+ :param predict_input_fn: A function that constructs the features.
+ Prediction continues until input_fn raises an end-of-input exception
+ :return: Evaluated values of predictions tensors.
+ """
+ if predict_input_fn is None:
+ predict_input_fn = get_from_registry(
+ self.input_type, input_fn_registry)(
+ filepath=self.model_params['input']['test_data'],
+ **self.model_params['training'])
+
+ return self.model.predict(input_fn=predict_input_fn, **kwargs)
+
+ def _sanity_checks(self):
+ assert 'input' in self.model_params, (
+ 'Does not define any input parameters'
+ )
+ assert 'type' in self.model_params['input'], (
+ 'Does not define any input type'
+ )
+ assert 'output' in self.model_params, (
+ 'Does not define any output parameters'
+ )
+
+ def model_fn(self, features, labels, mode, params):
+ pass
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/deepfm.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/deepfm.py
new file mode 100644
index 0000000..1f69ccb
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/model/deepfm.py
@@ -0,0 +1,173 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
+# this work for additional information regarding copyright ownership.
+# The ASF licenses this file to You 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.
+
+"""
+Tensorflow implementation of DeepFM
+
+Reference:
+[1] DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,
+ Huifeng Guo, Ruiming Tang, Yunming Yey, Zhenguo Li, Xiuqiang He
+[2] Tensorflow implementation of DeepFM for CTR prediction
+ https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-DeepFM
+[3] DeepCTR implementation of DeepFM for CTR prediction
+ https://github.com/shenweichen/DeepCTR
+"""
+
+import logging
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from submarine.ml.model.base_tf_model import BaseTFModel
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def batch_norm_layer(x, train_phase, scope_bn, batch_norm_decay):
+ bn_train = tf.contrib.layers.batch_norm(x, decay=batch_norm_decay, center=True, scale=True,
+ updates_collections=None, is_training=True,
+ reuse=None, scope=scope_bn)
+ bn_infer = tf.contrib.layers.batch_norm(x, decay=batch_norm_decay, center=True, scale=True,
+ updates_collections=None, is_training=False,
+ reuse=True, scope=scope_bn)
+ z = tf.cond(tf.cast(train_phase, tf.bool), lambda: bn_train, lambda: bn_infer)
+ return z
+
+
+class DeepFM(BaseTFModel):
+ def model_fn(self, features, labels, mode, params):
+ field_size = params["training"]["field_size"]
+ feature_size = params["training"]["feature_size"]
+ embedding_size = params["training"]["embedding_size"]
+ l2_reg = params["training"]["l2_reg"]
+ learning_rate = params["training"]["learning_rate"]
+ batch_norm = params["training"]["batch_norm"]
+ batch_norm_decay = params["training"]["batch_norm_decay"]
+ optimizer = params["training"]["optimizer"]
+ seed = params["training"]["seed"]
+ metric = params['output']['metric']
+ layers = params["training"]["deep_layers"]
+ dropout = params["training"]["dropout"]
+
+ np.random.seed(seed)
+ tf.set_random_seed(seed)
+
+ fm_bias = tf.get_variable(name='fm_bias', shape=[1],
+ initializer=tf.constant_initializer(0.0))
+ fm_weight = tf.get_variable(name='fm_weight', shape=[feature_size],
+ initializer=tf.glorot_normal_initializer())
+ fm_vector = tf.get_variable(name='fm_vector', shape=[feature_size, embedding_size],
+ initializer=tf.glorot_normal_initializer())
+
+ with tf.variable_scope("Feature"):
+ feat_ids = features['feat_ids']
+ feat_ids = tf.reshape(feat_ids, shape=[-1, field_size])
+ feat_vals = features['feat_vals']
+ feat_vals = tf.reshape(feat_vals, shape=[-1, field_size])
+
+ with tf.variable_scope("First_order"):
+ feat_weights = tf.nn.embedding_lookup(fm_weight, feat_ids)
+ y_w = tf.reduce_sum(tf.multiply(feat_weights, feat_vals), 1)
+
+ with tf.variable_scope("Second_order"):
+ embeddings = tf.nn.embedding_lookup(fm_vector, feat_ids)
+ feat_vals = tf.reshape(feat_vals, shape=[-1, field_size, 1])
+ embeddings = tf.multiply(embeddings, feat_vals)
+ sum_square = tf.square(tf.reduce_sum(embeddings, 1))
+ square_sum = tf.reduce_sum(tf.square(embeddings), 1)
+ y_v = 0.5 * tf.reduce_sum(tf.subtract(sum_square, square_sum), 1)
+
+ with tf.variable_scope("Deep-part"):
+ if batch_norm:
+ if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
+ train_phase = True
+ else:
+ train_phase = False
+
+ deep_inputs = tf.reshape(embeddings, shape=[-1, field_size * embedding_size])
+ for i in range(len(layers)):
+ deep_inputs = tf.contrib.layers.fully_connected(
+ inputs=deep_inputs, num_outputs=layers[i],
+ weights_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg),
+ scope='mlp%d' % i)
+ if batch_norm:
+ deep_inputs = batch_norm_layer(
+ deep_inputs, train_phase=train_phase,
+ scope_bn='bn_%d' % i, batch_norm_decay=batch_norm_decay)
+ if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
+ deep_inputs = tf.nn.dropout(deep_inputs, keep_prob=dropout[i])
+
+ y_deep = tf.contrib.layers.fully_connected(
+ inputs=deep_inputs, num_outputs=1, activation_fn=tf.identity,
+ weights_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg),
+ scope='deep_out')
+ y_d = tf.reshape(y_deep, shape=[-1])
+
+ with tf.variable_scope("DeepFM-out"):
+ y_bias = fm_bias * tf.ones_like(y_d, dtype=tf.float32)
+ y = y_bias + y_w + y_v + y_d
+ pred = tf.sigmoid(y)
+
+ predictions = {"probabilities": pred}
+ export_outputs = {
+ tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
+ tf.estimator.export.PredictOutput(predictions)}
+ # Provide an estimator spec for `ModeKeys.PREDICT`
+ if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
+ return tf.estimator.EstimatorSpec(
+ mode=mode,
+ predictions=predictions,
+ export_outputs=export_outputs)
+
+ with tf.name_scope("Loss"):
+ loss = tf.reduce_mean(
+ tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=labels)) + \
+ l2_reg * tf.nn.l2_loss(fm_weight) + l2_reg * tf.nn.l2_loss(fm_vector)
+
+ # Provide an estimator spec for `ModeKeys.EVAL`
+ eval_metric_ops = {}
+ if metric == 'auc':
+ eval_metric_ops['auc'] = tf.metrics.auc(labels, pred)
+ else:
+ raise TypeError("Can not find loss_type :", params['training']['loss_type'])
+
+ if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
+ return tf.estimator.EstimatorSpec(
+ mode=mode,
+ predictions=predictions,
+ loss=loss,
+ eval_metric_ops=eval_metric_ops)
+
+ with tf.name_scope("Optimizer"):
+ if optimizer == 'adam':
+ op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate,
+ beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8)
+ elif optimizer == 'adagrad':
+ op = tf.train.AdagradOptimizer(
+ learning_rate=learning_rate, initial_accumulator_value=1e-8)
+ elif optimizer == 'momentum':
+ op = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=learning_rate, momentum=0.95)
+ elif optimizer == 'ftrl':
+ op = tf.train.FtrlOptimizer(learning_rate)
+ else:
+ raise TypeError("Can not find optimizer :", optimizer)
+
+ train_op = op.minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())
+
+ # Provide an estimator spec for `ModeKeys.TRAIN` modes
+ if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
+ return tf.estimator.EstimatorSpec(
+ mode=mode,
+ predictions=predictions,
+ loss=loss,
+ train_op=train_op)
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/parameters.py
similarity index 50%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/parameters.py
index 4fc26d3..18d8604 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/parameters.py
@@ -13,16 +13,34 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-from submarine.utils.env import get_env, unset_variable
-from os import environ
-
-class TestEnv:
- def test_get_env(self):
- environ["test"] = "hello"
- assert get_env("test") == "hello"
-
- def test_unset_variable(self):
- environ["test"] = "hello"
- unset_variable("test")
- assert "test" not in environ
+default_parameters = {
+ "output": {
+ "save_model_dir": "./experiment",
+ "metric": "auc"
+ },
+ "training": {
+ "batch_size": 512,
+ "field_size": 39,
+ "num_epochs": 3,
+ "feature_size": 117581,
+ "embedding_size": 256,
+ "learning_rate": 0.0005,
+ "batch_norm_decay": 0.9,
+ "l2_reg": 0.0001,
+ "deep_layers": [400, 400, 400],
+ "dropout": [0.3, 0.3, 0.3],
+ "batch_norm": "false",
+ "optimizer": "adam",
+ "log_steps": 10,
+ "num_threads": 4,
+ "num_gpu": 0,
+ "seed": 77,
+ "mode": "local"
+ },
+ "resource": {
+ "num_cpu": 4,
+ "num_gpu": 0,
+ "num_thread": 0 # tf determines automatically
+ }
+}
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/registries.py
similarity index 80%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/registries.py
index 9d63b0b..18b1dd2 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/ml/registries.py
@@ -13,13 +13,10 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-import os
+from .input import libsvm_input_fn
+LIBSVM = "libsvm"
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
-
-
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
+input_fn_registry = {
+ LIBSVM: libsvm_input_fn
+}
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
index 9d63b0b..046c2e6 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
@@ -14,6 +14,9 @@
# limitations under the License.
import os
+import json
+import copy
+from collections import Mapping
def get_env(variable_name):
@@ -23,3 +26,60 @@ def get_env(variable_name):
def unset_variable(variable_name):
if variable_name in os.environ:
del os.environ[variable_name]
+
+
+def check_env_exists(variable_name):
+ if variable_name not in os.environ:
+ return False
+ return True
+
+
+def get_from_json(path, defaultParams):
+ """
+ If model parameters not specify in Json, use parameter in defaultParams
+ :param path: The json file that specifies the model parameters.
+ :type path: String
+ :param defaultParams: default parameters for model
+ :type path: Dictionary
+ :return:
+ """
+ if path is None or not os.path.isfile(path):
+ return defaultParams
+ with open(path) as json_data:
+ params = json.load(json_data)
+ return get_from_dicts(params, defaultParams)
+
+
+def get_from_dicts(params, defaultParams):
+ """
+ If model parameters not specify in params, use parameter in defaultParams
+ :param params: parameters which will be merged
+ :type params: Dictionary
+ :param defaultParams: default parameters for model
+ :type params: Dictionary
+ :return:
+ """
+ if params is None:
+ return defaultParams
+
+ dct = copy.deepcopy(defaultParams)
+ for k, _ in params.items():
+ if (k in dct and isinstance(dct[k], dict)
+ and isinstance(defaultParams[k], Mapping)):
+ dct[k] = get_from_dicts(params[k], dct[k])
+ else:
+ dct[k] = params[k]
+ return dct
+
+
+def get_from_registry(key, registry):
+ if hasattr(key, 'lower'):
+ key = key.lower()
+ if key in registry:
+ return registry[key]
+ else:
+ raise ValueError(
+ 'Key {} not supported, available options: {}'.format(
+ key, registry.keys()
+ )
+ )
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/tf_utils.py b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/tf_utils.py
new file mode 100644
index 0000000..3e8fc53
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/tf_utils.py
@@ -0,0 +1,71 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
+# this work for additional information regarding copyright ownership.
+# The ASF licenses this file to You 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 tensorflow as tf
+import json
+import os
+
+
+def _get_session_config_from_env_var(params):
+ """Returns a tf.ConfigProto instance with appropriate device_filters set."""
+
+ tf_config = json.loads(os.environ.get('TF_CONFIG', '{}'))
+
+ if tf_config and 'task' in tf_config and 'type' in tf_config['task'] \
+ and 'index' in tf_config['task']:
+ # Master should only communicate with itself and ps.
+ if tf_config['task']['type'] == 'master':
+ return tf.ConfigProto(device_filters=['/job:ps', '/job:master'],
+ intra_op_parallelism_threads=params["resource"]['num_thread'],
+ inter_op_parallelism_threads=params["resource"]['num_thread'])
+ # Worker should only communicate with itself and ps.
+ elif tf_config['task']['type'] == 'worker':
+ return tf.ConfigProto( # gpu_options=gpu_options,
+ device_filters=['/job:ps', '/job:worker/task:%d' % tf_config['task']['index']],
+ intra_op_parallelism_threads=params["resource"]['num_thread'],
+ inter_op_parallelism_threads=params["resource"]['num_thread'])
+ return None
+
+
+def get_tf_config(params):
+ """
+ Get TF_CONFIG to run local or distributed training, If user don't set TF_CONFIG environment
+ variables, by default set local mode
+ :param params: model parameters that contain total number of gpu or cpu the model
+ intends to use
+ :type params: Dictionary
+ :return: The class specifies the configurations for an Estimator run
+ """
+ if params["training"]['mode'] == 'local': # local mode
+ tf_config = tf.estimator.RunConfig().replace(
+ session_config=tf.ConfigProto(
+ device_count={'GPU': params["resource"]['num_gpu'],
+ 'CPU': params["resource"]['num_cpu']},
+ intra_op_parallelism_threads=params["resource"]['num_thread'],
+ inter_op_parallelism_threads=params["resource"]['num_thread']),
+ log_step_count_steps=params["training"]['log_steps'],
+ save_summary_steps=params["training"]['log_steps'])
+
+ elif params["training"]['mode'] == 'distributed':
+ tf_config = tf.estimator.RunConfig(
+ experimental_distribute=tf.contrib.distribute.DistributeConfig(
+ train_distribute=tf.contrib.distribute.ParameterServerStrategy(),
+ eval_distribute=tf.contrib.distribute.ParameterServerStrategy()),
+ session_config=_get_session_config_from_env_var(params),
+ save_summary_steps=params["training"]['log_steps'],
+ log_step_count_steps=params["training"]['log_steps'])
+ else:
+ raise ValueError("mode should be local or distributed")
+ return tf_config
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/ml/model/test_base_tf_model.py
similarity index 60%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/tests/ml/model/test_base_tf_model.py
index 9d63b0b..20bda40 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/ml/model/test_base_tf_model.py
@@ -13,13 +13,18 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-import os
+from submarine.ml.model.base_tf_model import BaseTFModel
+import pytest
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
+def test_create_base_tf_model():
+ params = {"learning rate": 0.05}
+ with pytest.raises(AssertionError, match="Does not define any input parameters"):
+ BaseTFModel(params)
+ params.update({'input': {'train_data': '/tmp/train.csv'}})
+ with pytest.raises(AssertionError, match="Does not define any input type"):
+ BaseTFModel(params)
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
+ params.update({'input': {'type': 'libsvm'}})
+ BaseTFModel(params)
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/ml/model/test_deepfm.py b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/ml/model/test_deepfm.py
new file mode 100644
index 0000000..21ec17a
--- /dev/null
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/ml/model/test_deepfm.py
@@ -0,0 +1,58 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
+# this work for additional information regarding copyright ownership.
+# The ASF licenses this file to You 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.
+
+
+from submarine.ml.model import DeepFM
+import os
+
+LIBSVM_DATA = """1 1:0 2:0.051495 3:0.5 4:0.1 5:0.113437 6:0.874 7:0.01 8:0.08 9:0.028 10:0
+1 1:1.35 2:0.031561 3:0.45 4:0.56 5:0.000031 6:0.056 7:0.27 8:0.58 9:0.056 10:0.166667
+1 1:0.05 2:0.004983 3:0.19 4:0.14 5:0.000016 6:0.006 7:0.01 8:0.14 9:0.014 10:0.166667
+1 1:0.2 2:0.004983 3:0 4:0.12 5:0.016422 6:0.268 7:0.04 8:0.7 9:0.144 10:0.166667
+1 1:0 2:0.051495 3:0.5 4:0.1 5:0.113437 6:0.874 7:0.01 8:0.08 9:0.028 10:0
+1 1:1.35 2:0.031561 3:0.45 4:0.56 5:0.000031 6:0.056 7:0.27 8:0.58 9:0.056 10:0.166667
+1 1:0.05 2:0.004983 3:0.19 4:0.14 5:0.000016 6:0.006 7:0.01 8:0.14 9:0.014 10:0.166667
+1 1:0.2 2:0.004983 3:0 4:0.12 5:0.016422 6:0.268 7:0.04 8:0.7 9:0.144 10:0.166667
+"""
+
+
+def test_run_deepfm(tmpdir):
+ data_file = os.path.join(tmpdir, "libsvm.txt")
+ save_model_dir = os.path.join(tmpdir, "experiment")
+ with open(data_file, "wt") as writer:
+ writer.write(LIBSVM_DATA)
+
+ params = {
+ "input": {
+ "train_data": data_file,
+ "valid_data": data_file,
+ "test_data": data_file,
+ "type": "libsvm"
+ },
+ "output": {
+ "save_model_dir": save_model_dir,
+ "metric": "auc"
+ },
+ "training": {
+ "batch_size": 256,
+ "num_epochs": 1,
+ "field_size": 10,
+ "feature_size": 1000
+ }
+ }
+ model = DeepFM(model_params=params)
+ model.train()
+ model.evaluate()
+ model.predict()
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/tracking/__init__.py
similarity index 80%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/tests/tracking/__init__.py
index 9d63b0b..a6eb1b5 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/tracking/__init__.py
@@ -12,14 +12,3 @@
# 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
-
-
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
-
-
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
index 4fc26d3..b6919b0 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_env.py
@@ -14,15 +14,51 @@
# limitations under the License.
from submarine.utils.env import get_env, unset_variable
+from submarine.utils.env import get_from_dicts, get_from_json, get_from_registry
from os import environ
+import json
+import pytest
-class TestEnv:
- def test_get_env(self):
- environ["test"] = "hello"
- assert get_env("test") == "hello"
+@pytest.fixture(scope="function")
+def output_json_filepath():
+ params = {"learning_rate": 0.05}
+ path = '/tmp/data.json'
+ with open(path, 'w') as f:
+ json.dump(params, f)
+ return path
- def test_unset_variable(self):
- environ["test"] = "hello"
- unset_variable("test")
- assert "test" not in environ
+
+def test_get_env():
+ environ["test"] = "hello"
+ assert get_env("test") == "hello"
+
+
+def test_unset_variable():
+ environ["test"] = "hello"
+ unset_variable("test")
+ assert "test" not in environ
+
+
+def test_merge_json(output_json_filepath):
+ default_params = {"learning_rate": 0.08, "embedding_size": 256}
+ params = get_from_json(output_json_filepath, default_params)
+ assert params['learning_rate'] == 0.05
+ assert params['embedding_size'] == 256
+
+
+def test_merge_dicts():
+ params = {"learning_rate": 0.05}
+ default_params = {"learning_rate": 0.08, "embedding_size": 256}
+ final = get_from_dicts(params, default_params)
+ assert final['learning_rate'] == 0.05
+ assert final['embedding_size'] == 256
+
+
+def test_get_from_registry():
+ registry = {'model': 'xgboost'}
+ val = get_from_registry('MODEL', registry)
+ assert val == 'xgboost'
+
+ with pytest.raises(ValueError):
+ get_from_registry('test', registry)
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_tf_utils.py
similarity index 54%
copy from submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
copy to submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_tf_utils.py
index 9d63b0b..736510e 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/submarine/utils/env.py
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/tests/utils/test_tf_utils.py
@@ -13,13 +13,21 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
-import os
+import pytest
+from submarine.utils.tf_utils import get_tf_config
-def get_env(variable_name):
- return os.environ.get(variable_name)
+def test_get_tf_config():
+ params = {'training': {'mode': 'test'}}
+ with pytest.raises(ValueError, match="mode should be local or distributed"):
+ get_tf_config(params)
+ # conf for local training
+ params.update({'training': {'mode': 'local', 'log_steps': 10},
+ 'resource': {'num_cpu': 4, 'num_thread': 4, 'num_gpu': 1}})
+ get_tf_config(params)
-def unset_variable(variable_name):
- if variable_name in os.environ:
- del os.environ[variable_name]
+ # conf for distributed training
+ params.update({'training': {'mode': 'distributed', 'log_steps': 10},
+ 'resource': {'num_cpu': 4, 'num_thread': 4, 'num_gpu': 2}})
+ get_tf_config(params)
diff --git a/submarine-sdk/pysubmarine/travis/test-requirements.txt b/submarine-sdk/pysubmarine/travis/test-requirements.txt
index 3116e4a..a24ba15 100644
--- a/submarine-sdk/pysubmarine/travis/test-requirements.txt
+++ b/submarine-sdk/pysubmarine/travis/test-requirements.txt
@@ -24,4 +24,5 @@ pytest==3.2.1
pytest-cov==2.6.0
pytest-localserver==0.5.0
sqlalchemy==1.3.0
-PyMySQL==0.9.3
\ No newline at end of file
+PyMySQL==0.9.3
+pytest-mock==1.13.0
\ No newline at end of file
---------------------------------------------------------------------
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