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.readthedocs.yaml

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 version: 2
 
 build:

docs/source/component/backbone.md

@@ -131,6 +131,7 @@ MovieLens-1M数据集效果对比：
 - 还有一些特殊的`block`关联了一个特殊的模块，包括`lambda layer`、`sequential layers`、`repeated layer`和`recurrent layer`。这些特殊layer分别实现了自定义表达式、顺序执行多个layer、重复执行某个layer、循环执行某个layer的功能。
 - DAG的输出节点名由`concat_blocks`配置项指定，配置了多个输出节点时自动执行tensor的concat操作。
 - 如果不配置`concat_blocks`，框架会自动拼接DAG的所有叶子节点并输出。
+- 如果多个`block`的输出不需要 concat 在一起，而是作为一个list类型（下游对接多目标学习的tower）可以用`output_blocks`代替`concat_blocks`
 - 可以为主干网络配置一个可选的`MLP`模块。
 
 ![](../../images/component/wide_deep.png)
@@ -1275,6 +1276,8 @@ message InputLayer {
     optional bool only_output_3d_tensor = 6;
     optional bool output_2d_tensor_and_feature_list = 7;
     optional bool output_seq_and_normal_feature = 8;
+    optional uint32 wide_output_dim = 9;
+    optional bool concat_seq_feature = 10 [default = true];
 }
 ```
 
@@ -1288,6 +1291,8 @@ message InputLayer {
 - `only_output_3d_tensor` 输出`feature group`对应的一个3d tensor，在`embedding_dim`相同时可配置该项
 - `output_2d_tensor_and_feature_list` 是否同时输出2d tensor与特征list
 - `output_seq_and_normal_feature` 是否输出(sequence特征, 常规特征）元组
+- `wide_output_dim` wide模型每个特征的参数权重维度，一般设定为1
+- `concat_seq_feature` 是否需要把序列特征的embedding拼接在一起
 
 ## 3. Lambda组件块
 
@@ -1437,6 +1442,12 @@ blocks {
 }
 ```
 
+## 8. 输出组件
+
+- 使用`concat_blocks`或者`output_blocks`配置主干网络的输出
+- 两种的区别是前者会对多个输出组件块的结果按照最后一个axis拼接在一起；后者不会拼接，而是以list类型输出
+- 如果不配置上述两个选项，框架会自动拼接DAG的所有叶子节点并输出。
+
 ## 通过`组件包`实现参数共享的子网络
 
 `组件包`封装了由多个`组件块`搭建的一个子网络DAG，作为整体可以被以参数共享的方式多次调用，通常用在 *自监督学习* 模型中。

docs/source/component/component.md

@@ -4,10 +4,10 @@
 
 | 类名                | 功能     | 说明                              | 示例                                                                                                                                       |
 | ----------------- | ------ | ------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| MLP               | 多层感知机  | 可定制激活函数、initializer、Dropout、BN等 | [案例1](backbone.md#wide-deep)                                                                                                             |
+| MLP               | 多层感知机  | 可定制激活函数、initializer、Dropout、BN等 | [案例1](backbone.html#wide-deep)                                                                                                           |
 | Highway           | 类似残差链接 | 可用来对预训练embedding做增量微调           | [highway network](../models/highway.html)                                                                                                |
 | Gate              | 门控     | 多个输入的加权求和                       | [Cross Decoupling Network](../models/cdn.html#id2)                                                                                       |
-| PeriodicEmbedding | 周期激活函数 | 数值特征Embedding                   | [案例5](backbone.md#dlrm-embedding)                                                                                                        |
+| PeriodicEmbedding | 周期激活函数 | 数值特征Embedding                   | [案例5](backbone.html#dlrm-embedding)                                                                                                      |
 | AutoDisEmbedding  | 自动离散化  | 数值特征Embedding                   | [dlrm_on_criteo_with_autodis.config](https://github.com/alibaba/EasyRec/tree/master/examples/configs/dlrm_on_criteo_with_autodis.config) |
 | NaryDisEmbedding  | N进制编码  | 数值特征Embedding                   | [dlrm_on_criteo_with_narydis.config](https://github.com/alibaba/EasyRec/tree/master/examples/configs/dlrm_on_criteo_with_narydis.config) |
 | TextCNN           | 文本卷积   | 提取文本序列的特征                       | [text_cnn_on_movielens.config](https://github.com/alibaba/EasyRec/tree/master/examples/configs/text_cnn_on_movielens.config)             |
@@ -18,9 +18,9 @@
 
 | 类名             | 功能               | 说明           | 示例                                                                                                                         |
 | -------------- | ---------------- | ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| FM             | 二阶交叉             | DeepFM模型的组件  | [案例2](backbone.md#deepfm)                                                                                                  |
-| DotInteraction | 二阶内积交叉           | DLRM模型的组件    | [案例4](backbone.md#dlrm)                                                                                                    |
-| Cross          | bit-wise交叉       | DCN v2模型的组件  | [案例3](backbone.md#dcn)                                                                                                     |
+| FM             | 二阶交叉             | DeepFM模型的组件  | [案例2](backbone.html#deepfm)                                                                                                |
+| DotInteraction | 二阶内积交叉           | DLRM模型的组件    | [案例4](backbone.html#dlrm)                                                                                                  |
+| Cross          | bit-wise交叉       | DCN v2模型的组件  | [案例3](backbone.html#dcn)                                                                                                   |
 | BiLinear       | 双线性              | FiBiNet模型的组件 | [fibinet_on_movielens.config](https://github.com/alibaba/EasyRec/tree/master/examples/configs/fibinet_on_movielens.config) |
 | FiBiNet        | SENet & BiLinear | FiBiNet模型    | [fibinet_on_movielens.config](https://github.com/alibaba/EasyRec/tree/master/examples/configs/fibinet_on_movielens.config) |
 
@@ -50,14 +50,14 @@
 
 | 类名        | 功能                          | 说明        | 示例                            |
 | --------- | --------------------------- | --------- | ----------------------------- |
-| MMoE      | Multiple Mixture of Experts | MMoE模型的组件 | [案例8](backbone.md#mmoe)       |
+| MMoE      | Multiple Mixture of Experts | MMoE模型的组件 | [案例8](backbone.html#mmoe)     |
 | AITMTower | AITM模型的一个tower              | AITM模型的组件 | [AITM](../models/aitm.md#id2) |
 
 ## 6. 辅助损失函数组件
 
-| 类名            | 功能         | 说明        | 示例                     |
-| ------------- | ---------- | --------- | ---------------------- |
-| AuxiliaryLoss | 用来计算辅助损失函数 | 常用在自监督学习中 | [案例7](backbone.md#id7) |
+| 类名            | 功能         | 说明        | 示例                       |
+| ------------- | ---------- | --------- | ------------------------ |
+| AuxiliaryLoss | 用来计算辅助损失函数 | 常用在自监督学习中 | [案例7](backbone.html#id7) |
 
 # 组件详细参数
 
@@ -138,6 +138,31 @@
 
 ## 2.特征交叉组件
 
+- FM
+
+| 参数          | 类型   | 默认值   | 说明                         |
+| ----------- | ---- | ----- | -------------------------- |
+| use_variant | bool | false | 是否使用FM的变体：所有二阶交叉项直接输出，而不求和 |
+
+- DotInteraction
+
+| 参数               | 类型   | 默认值   | 说明                                   |
+| ---------------- | ---- | ----- | ------------------------------------ |
+| self_interaction | bool | false | 是否运行特征自己与自己交叉                        |
+| skip_gather      | bool | false | 一个优化开关，设置为true，可以提高运行速度，但需要占用更多的内存空间 |
+
+- Cross
+
+| 参数                 | 类型     | 默认值              | 说明                                                                                                                        |
+| ------------------ | ------ | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| projection_dim     | uint32 | None             | 使用矩阵分解降低计算开销，把大的权重矩阵分解为两个小的矩阵相乘，projection_dim是第一个小矩阵的列数，也是第二个小矩阵的行数                                                      |
+| diag_scale         | float  | 0                | used to increase the diagonal of the kernel W by `diag_scale`, that is, W + diag_scale * I, where I is an identity matrix |
+| use_bias           | bool   | true             | whether to add a bias term for this layer.                                                                                |
+| kernel_initializer | string | truncated_normal | Initializer to use on the kernel matrix                                                                                   |
+| bias_initializer   | string | zeros            | Initializer to use on the bias vector                                                                                     |
+| kernel_regularizer | string | None             | Regularizer to use on the kernel matrix                                                                                   |
+| bias_regularizer   | string | None             | Regularizer to use on bias vector                                                                                         |
+
 - Bilinear
 
 | 参数               | 类型     | 默认值         | 说明         |

docs/source/component/custom_loss.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# 自定义辅助损失函数组件
+
+可以使用如下方法添加多个辅助损失函数。
+
+在`easy_rec/python/layers/keras/auxiliary_loss.py`里添加一个新的loss函数。
+如果计算逻辑比较复杂，建议在一个单独的python文件中实现，然后在`auxiliary_loss.py`里import并使用。
+
+注意：用来标记损失函数类型的`loss_type`参数需要全局唯一。
+
+## 配置方法
+
+```protobuf
+blocks {
+  name: 'custom_loss'
+  inputs {
+    block_name: 'pred'
+  }
+  inputs {
+    block_name: 'logit'
+  }
+  merge_inputs_into_list: true
+  keras_layer {
+    class_name: 'AuxiliaryLoss'
+    st_params {
+      fields {
+        key: "loss_type"
+        value { string_value: "my_custom_loss" }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+st_params 参数列表下可以追加自定义参数。
+
+记得使用`concat_blocks`或者`output_blocks`配置输出的block列表（不包括当前`custom_loss`节点）。

docs/source/index.rst

@@ -31,6 +31,7 @@ Welcome to easy_rec's documentation!
    component/backbone
    component/component
    component/sequence
+   component/custom_loss
    component/custom_op
 
 .. toctree::

docs/source/models/loss.md

@@ -25,7 +25,12 @@ EasyRec支持两种损失函数配置方式：1）使用单个损失函数；2
 | ORDER_CALIBRATE_LOSS                       | 使用目标依赖关系校正预测结果的辅助损失函数，详见[AITM](aitm.md)模型                  |
 | LISTWISE_RANK_LOSS                         | listwise的排序损失                                              |
 | LISTWISE_DISTILL_LOSS                      | 用来蒸馏给定list排序的损失函数，与listwise rank loss 比较类似                 |
+| ZILN_LOSS                                  | LTV预测任务的损失函数（num_class必须设置为3）                              |
 
+- ZILN_LOSS：使用时模型有3个可选的输出（在多目标任务重，输出名有一个目标相关的后缀）
+  - probs: 预估的转化概率
+  - y: 预估的LTV值
+  - logits: Shape为`[batch_size, 3]`的tensor，第一列是`probs`，第二列和第三列是学习到的LogNormal分布的均值与方差
 - 说明：SOFTMAX_CROSS_ENTROPY_WITH_NEGATIVE_MINING
   - 支持参数配置，升级为 [support vector guided softmax loss](https://128.84.21.199/abs/1812.11317) ，
   - 目前只在DropoutNet模型中可用，可参考《 [冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进](https://zhuanlan.zhihu.com/p/475117993) 》。
@@ -184,3 +189,4 @@ EasyRec支持两种损失函数配置方式：1）使用单个损失函数；2
 - [Reasonable Effectiveness of Random Weighting: A Litmus Test for Multi-Task Learning](https://arxiv.org/abs/2111.10603)
 - [AITM: Modeling the Sequential Dependence among Audience Multi-step Conversions with Multi-task Learning in Targeted Display Advertising](https://arxiv.org/pdf/2105.08489.pdf)
 - [Pairwise Ranking Distillation for Deep Face Recognition](https://ceur-ws.org/Vol-2744/paper30.pdf)
+- [A DEEP PROBABILISTIC MODEL FOR CUSTOMER LIFETIME VALUE PREDICTION](https://arxiv.org/pdf/1912.07753)

easy_rec/python/builders/loss_builder.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 # Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.
 import logging
 
+import numpy as np
 import tensorflow as tf
 
 from easy_rec.python.loss.focal_loss import sigmoid_focal_loss_with_logits
@@ -14,6 +15,8 @@
 from easy_rec.python.loss.pairwise_loss import pairwise_loss
 from easy_rec.python.protos.loss_pb2 import LossType
 
+from easy_rec.python.loss.zero_inflated_lognormal import zero_inflated_lognormal_loss  # NOQA
+
 from easy_rec.python.loss.f1_reweight_loss import f1_reweight_sigmoid_cross_entropy  # NOQA
 
 if tf.__version__ >= '2.0':
@@ -46,6 +49,11 @@ def build(loss_type,
     logging.info('%s is used' % LossType.Name(loss_type))
     return tf.losses.mean_squared_error(
         labels=label, predictions=pred, weights=loss_weight, **kwargs)
+  elif loss_type == LossType.ZILN_LOSS:
+    loss = zero_inflated_lognormal_loss(label, pred)
+    if np.isscalar(loss_weight) and loss_weight != 1.0:
+      return loss * loss_weight
+    return loss
   elif loss_type == LossType.JRC_LOSS:
     session = kwargs.get('session_ids', None)
     if loss_param is None:

easy_rec/python/compat/early_stopping.py

@@ -21,9 +21,9 @@
 import os
 import threading
 import time
+from distutils.version import LooseVersion
 
 import tensorflow as tf
-from distutils.version import LooseVersion
 from tensorflow.python.framework import dtypes
 from tensorflow.python.framework import ops
 from tensorflow.python.ops import init_ops

easy_rec/python/core/sampler.py

@@ -79,7 +79,10 @@ def _init_graph(self):
       if 'ps' in tf_config['cluster']:
         # ps mode
         tf_config = json.loads(os.environ['TF_CONFIG'])
-        task_count = len(tf_config['cluster']['worker']) + 2
+        if 'worker' in tf_config['cluster']:
+          task_count = len(tf_config['cluster']['worker']) + 2
+        else:
+          task_count = 2
         if self._is_on_ds:
           gl.set_tracker_mode(0)
           server_hosts = [

easy_rec/python/loss/jrc_loss.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 # -*- encoding:utf-8 -*-
 # Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.
 import logging
+
 import numpy as np
 import tensorflow as tf
 
@@ -122,6 +123,6 @@ def jrc_loss(labels,
   else:
     raise ValueError('Unsupported loss weight strategy `%s` for jrc loss' %
                      loss_weight_strategy)
-  if np.isscalar(sample_weights):
+  if np.isscalar(sample_weights) and sample_weights != 1.0:
     return loss * sample_weights
   return loss

easy_rec/python/loss/zero_inflated_lognormal.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+# -*- encoding:utf-8 -*-
+# Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.
+"""Zero-inflated lognormal loss for lifetime value prediction."""
+import tensorflow as tf
+import tensorflow_probability as tfp
+
+tfd = tfp.distributions
+
+if tf.__version__ >= '2.0':
+  tf = tf.compat.v1
+
+
+def zero_inflated_lognormal_pred(logits):
+  """Calculates predicted mean of zero inflated lognormal logits.
+
+  Arguments:
+    logits: [batch_size, 3] tensor of logits.
+
+  Returns:
+    positive_probs: [batch_size, 1] tensor of positive probability.
+    preds: [batch_size, 1] tensor of predicted mean.
+  """
+  logits = tf.convert_to_tensor(logits, dtype=tf.float32)
+  positive_probs = tf.keras.backend.sigmoid(logits[..., :1])
+  loc = logits[..., 1:2]
+  scale = tf.keras.backend.softplus(logits[..., 2:])
+  preds = (
+      positive_probs *
+      tf.keras.backend.exp(loc + 0.5 * tf.keras.backend.square(scale)))
+  return positive_probs, preds
+
+
+def zero_inflated_lognormal_loss(labels, logits, name=''):
+  """Computes the zero inflated lognormal loss.
+
+  Usage with tf.keras API:
+
+  ```python
+  model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
+  model.compile('sgd', loss=zero_inflated_lognormal)
+  ```
+
+  Arguments:
+    labels: True targets, tensor of shape [batch_size, 1].
+    logits: Logits of output layer, tensor of shape [batch_size, 3].
+    name: the name of loss
+
+  Returns:
+    Zero inflated lognormal loss value.
+  """
+  loss_name = name if name else 'ziln_loss'
+  labels = tf.cast(labels, dtype=tf.float32)
+  if labels.shape.ndims == 1:
+    labels = tf.expand_dims(labels, 1)  # [B, 1]
+  positive = tf.cast(labels > 0, tf.float32)
+
+  logits = tf.convert_to_tensor(logits, dtype=tf.float32)
+  logits.shape.assert_is_compatible_with(
+      tf.TensorShape(labels.shape[:-1].as_list() + [3]))
+
+  positive_logits = logits[..., :1]
+  classification_loss = tf.keras.backend.binary_crossentropy(
+      positive, positive_logits, from_logits=True)
+  classification_loss = tf.keras.backend.mean(classification_loss)
+  tf.summary.scalar('loss/%s_classify' % loss_name, classification_loss)
+
+  loc = logits[..., 1:2]
+  scale = tf.math.maximum(
+      tf.keras.backend.softplus(logits[..., 2:]),
+      tf.math.sqrt(tf.keras.backend.epsilon()))
+  safe_labels = positive * labels + (
+      1 - positive) * tf.keras.backend.ones_like(labels)
+  regression_loss = -tf.keras.backend.mean(
+      positive * tfd.LogNormal(loc=loc, scale=scale).log_prob(safe_labels))
+  tf.summary.scalar('loss/%s_regression' % loss_name, regression_loss)
+  return classification_loss + regression_loss