数据

EasyRec作为阿里云PAI的推荐算法包，可以无缝对接MaxCompute的数据表，也可以读取OSS中的大文件，还支持E-MapReduce环境中的HDFS文件，也支持local环境中的csv文件。

为了识别这些输入数据中的字段信息，需要设置相应的字段名称和字段类型、设置默认值，帮助EasyRec去读取相应的数据。设置label字段，作为训练的目标。为了适应多目标模型，label字段可以设置多个。

另外还有一些参数如prefetch_size，是tensorflow中读取数据需要设置的参数。

一个最简单的data config的配置

这个配置里面，只有三个字段，用户ID（uid）、物品ID（item_id）、label字段（click）。

OdpsInputV2表示读取MaxCompute的表作为输入数据。

data_config {
  batch_size: 2048
  input_fields {
    input_name: "click"
    input_type: INT32
  }
  input_fields {
    input_name: "uid"
    input_type: STRING
  }
  input_fields {
    input_name: "item_id"
    input_type: STRING
  }
  label_fields: "click"
  num_epochs: 1
  prefetch_size: 32
  input_type: OdpsInputV2
}

input_fields:

input_fields字段:

  • input_name，方便在后续的 feature_config.featurs 中和 data_config.label_fields 中引用;

  • input_type，默认是STRING，可以不设置。可选的字段参考DatasetConfig.FieldType

  • default_val，默认是空，注意默认值都是设置成字符串

    • 如果input是INT类型，并且默认值是6，那么default_val是”6”;

    • 如果input是FLOAT类型，并且默认值是0.5，那么default_val是”0.5”;

  • input_dim, 目前仅适用于RawFeature类型，可以指定多维数据，如一个图片的embedding vector.

  input_fields: {
    input_name: "label"
    input_type: FLOAT
    default_val:""
  }

  • 注意:

    • input_fields的顺序和odps table里面字段的顺序不需要保证一一对应的

    • input_fields和csv文件里面字段的顺序必须是一一对应的(csv文件没有header)

    • input_fields里面input_type必须和odps table/csv文件对应列的类型一致，或者是可以转换的类型，如:

      • odps table里面string类型的”64”可以转成int类型的64

      • odps table里面string类型的”abc”不能转成int类型

input_type:

目前支持一下几种input_type：

  • CSVInput，表示数据格式是CSV，注意要配合separator使用

  • OdpsInputV2，如果在Odps上运行EasyRec，则应使用OdpsInputV2

  • 如果需要使用RTP FG, 那么：

    • 在EMR或者本地运行EasyRec，应使用RTPInput；

    • 在Odps上运行，则应使用OdpsRTPInput

separator:

  • 使用csv格式的输入需要指定separator作为列之间的分隔符

  • 默认是半角逗号”,”

  • 可使用不可见字符作为分隔符（二进制分隔符），如’\001’, ‘\002’等

label_fields

  • label相关的列名，至少设置一个，可以根据算法需要设置多个，如多目标算法

      label_fields: "click"
  label_fields: "buy"

  • 列名必须在data_config中出现过

prefetch_size

  • data prefetch，以batch为单位，默认是32

  • 设置prefetch size可以提高数据加载的速度，防止数据瓶颈

shuffle

  • 默认值是true，不做shuffle则设置为false

  • 设置shuffle，可以对训练数据进行shuffle，获得更好的效果

shuffle_buffer_size

  • 默认值32

  • shuffle queue的大小，代表每次shuffle的数据量

  • 越大效果越好

  • 建议在训练前做一次充分的彻底的shuffle