Json配置文件说明

由于深度学习参数较多, 用脚本直接指定参数的方式比较麻烦. 从Angel 2.0开始支持用Json文件指定模型参数(注:系统参数仍用脚本配置), 目前Json文件有两个用途:

  • 为已有的算法提供参数, 这些算法包括:
    • DeepFM
    • PNN
    • NFM
    • Deep and Wide
  • 类似于Cafe, 可以用Json自定义新的网络

可用Json文件配置的参数主要有:

  • 数据相关参数
  • 模型相关参数
  • 训练相关参数
  • 默认优化器, 传输函数, 损失函数
  • 网络中的层

下面一一介绍

1. 数据相关参数

一个完全的数据配置如下:

  1. "data": {
  2.     "format": "dummy",
  3.     "indexrange": 148,
  4.     "numfield": 13,
  5.     "validateratio": 0.1,
  6.     "sampleratio": 0.2,
  7.     "useshuffle": true,
  8.     "translabel": "NoTrans",
  9.     "posnegratio": 0.01
  10. }

下面对照说明:

Json key 对应配置项 说明
format ml.data.type 输入数据的格式, 有dense, dummy, libsvm三种选择, 默认为dummy
indexrange ml.feature.index.range 特征维度
numfield ml.fm.field.num 输入数据中域的数目. 虽然特征交叉能生成非常高维的数据, 对于一些数据集, 每个样本域的数目是一定的
validateratio ml.data.validate.ratio Angel会将输入数据划分成训练集与验证集, 这个参数就是用于指定验证集的比例. 注:所有的验证集匀存于内存, 当数据量特别大时, 可能会OOM
sampleratio ml.batch.sample.ratio 这个参数是Spark on Angel专用的, Spark用采样的方式生成mini-batch, 这个参数用于指定采样率
useshuffle ml.data.use.shuffle 是否在每个epoch前shuffle数据. 注: 当数据量大时, 这一操作非常影响性能, 请慎重使用. 默认为false, 不用shuffle.
translabel ml.data.label.trans.class 对于二分类, Angel要求标签为(+1, -1), 如果数据集的标簦是(0, 1)则可以用这一参数进行转换, 默认关闭
posnegratio ml.data.posneg.ratio Angel也支持采样生成mini-batch, 但方式与Spark不同, Angel先将数据集的正负例分开, 然后分别按比例从正例, 负例中抽样生成mini-batch, posnegratio就是控制mini-batch中正负样本比例的. 这个参数对不平衡数据集的训有帮助. posnegratio默认为-1, 表示不进行采样

注: 除了indexrange外, 其它参数都有默认值, 因此都是可选的.

2. 模型相关参数

一个完全的模型配置如下:

  1. "model": {
  2.     "loadPath": "path_to_your_model_for_loading",
  3.     "savePath": "path_to_your_model_for_saving", 
  4.     "modeltype": "T_DOUBLE_SPARSE_LONGKEY",
  5.     "modelsize": 148
  6. }

下面对照说明:

Json key 对应配置项 说明
loadpath angel.load.model.path 模型加载路径
savepath angel.save.model.path 模型保存路径
modeltype ml.model.type 模型类型, 指输入层参数在PS上的类型(数据与存储), 同时它也会决定非输入层的数据类型(非输入层的存储类型为dense)
modelsize ml.model.size 对于整个数据集, 在某些维度上可能没有数据, 特征维度与模型维度不一致. 模型维度是有效数据维度

常用的modeltype有:

  • T_DOUBLE_DENSE
  • T_FLOAT_DENSE
  • T_DOUBLE_SPARSE
  • T_FLOAT_SPARSE
  • T_DOUBLE_SPARSE_LONGKEY
  • T_FLOAT_SPARSE_LONGKEY

3. 训练相关参数

一个完全的模型配置如下:

  1. "train": {
  2.     "epoch": 10,
  3.     "numupdateperepoch": 10,
  4.     "batchsize": 1024,
  5.     "lr": 0.5,
  6.     "decay": 0.01
  7. }

下面对照说明:

Json key 对应配置项 说明
epoch ml.epoch.num 迭代轮数
numupdateperepoch ml.num.update.per.epoch 这个参数只对Angel有用, 指每轮迭代中更新参数据的次数
batchsize ml.minibatch.size 这个参数只对Spark On Angel有用, 指mini-batch的大小
lr ml.learn.rate 学习率
decay ml.learn.decay 学习率衰减因子

其中有:

model)

4. 默认优化器, 传输函数, 损失函数

  • Angel允许不同的可训练层使用不同的优化器, 如deep and wide模型中, wide部分使用FTRL, 而deep部分使用Adam.
  • 类似地, 也允许不同层使用不同的传递函数(激活函数), 如中间层使用Relu/Sigmoid, 与LossLayer相连的层使用Identity
  • Angel可以设置默认的损失函数, 这是为多任务训练设计的, 目前Angel不支持多任务学习, 请忽略

4.1 默认优化器

由于每种优化器都有默认的参数, 所以有两种方式设置默认优化器, 以Momentum为例:

  1. "default_optimizer": "Momentum"
  3. "default_optimizer": {
  4.     "type": "Momentum",
  5.     "momentum": 0.9,
  6.     "reg1": 0.0,
  7.     "reg2": 0.0
  8. }
  • 第一种方式: 只指定优化器名称, 优化器参数使用默认的
  • 第二种方式: 利用key-value的方式指定优化器的类型(名称)及相关参数. 值得指出的是, 除了名称外, 优化器的参数不是必选的, 如果想使用默认值可以直接忽略某些参数

关于优化器的具体参数, 请参考Angel中的优化器

4.2 默认传输函数

大部分传输函数是没有参数的, 只有少量传输函数, 如dropout, 需要参数. 所以默认传输函数的指定也有两种方式:

  1. "default_transfunc": "Relu"
  3. "default_transfunc": {
  4.     "type": "Dropout",
  5.     "actiontype": "train",
  6.     "proba": 0.5
  7. }
  • 第一种方式: 只指定传递函数的名称, 如果传递函数有参数, 则使用默认参数
  • 第二种方式: 利用key-value的方式指定传递函数的类型(名称)及相关参数. 与优化器的参数指定类似, 除了名称外, 传递函数的参数不是必选的, 如果想使用默认值可以直接忽略某些参数.

注: 由于dropout传递函数在训练与测试(预测)中计算方式不一样, 所以要用actiontype表明是哪种场景, train/inctrain, predict.

关于传递函数有更多细节请参考Angel中的传递函数

5. 网络中的层

Angel中的深度学习算法都表示为一个AngelGraph, 而AngelGraph中的节点就是层(Layer). 按层的拓朴结构可分为三类:

  • verge: 边缘节点, 只在输入或输出的层, 如输入层与损失层
  • linear: 有且仅有一个输入与一个输出的层
  • join: 有两个或多个输入, 一个输出的层

注: 虽然Angel的层可以有多个输入, 但最多只有一个输入. 一个层的输出可以作为多个层的输入, 即输出可以”重复消费”.

在Json中, 所有与层相关的参数都放在一个列表中, 如下:

  1. "layers" : [
  2.     {parameters of layer},
  3.     {parameters of layer},
  4.     ...
  5.     {parameters of layer}
  6. ]

虽然不同的层有不同的参数, 但它们有一些共性:

  • 每个layer都有一个名称(name)和一个类型(type):
    • name: 是layer的唯一标识, 因此不能重复
    • type: 是layer的类型, 实际是就是Layer对应的类名
  • 除了输入层(DenseInputLayer, SparseInputLayer, Embedding)外, 其它层都有”inputlayer”这个参数, 对于join layer, 它有多个输入, 所以它的输入用”inputlayers”指定:
    • inputlayer: 对于linear或loss层要指定, inputlayer值是输入层的name
    • inputlayers: 对于join层要指定, 用一个列表表示, 其值是输入层的name
  • 除Loss层外, 其它层都有输出, 但Angel中不用显式指出, 因为指定了输入关系就同时指定了输出关系. 但是要显式地指出输出的维度:
    • outputdim: 输出的维度
  • 对于trainable层, 由于它有参数, 所以可以指定优化器, 以”optimizer”为key. 其值与”default_optimizer”的一样
  • 对于某些层, 如DenseInputLayer, SparseInputLayer, FCLayer它们还可以有传递函数, 以”transfunc”为key, 其值与”default_tansfunc”的一样
  • 对于loss层, 有”lossfunc”, 用于指定损失函数

下面是一个DeepFM的类子:

  1. "layers": [
  2.     {
  3.       "name": "wide",
  4.       "type": "SimpleInputLayer",
  5.       "outputdim": 1,
  6.       "transfunc": "identity"
  7.     },
  8.     {
  9.       "name": "embedding",
  10.       "type": "Embedding",
  11.       "numfactors": 8,
  12.       "outputdim": 104,
  13.       "optimizer": {
  14.         "type": "momentum",
  15.         "momentum": 0.9,
  16.         "reg2": 0.01
  17.       }
  18.     },
  19.     {
  20.       "name": "fclayer",
  21.       "type": "FCLayer",
  22.       "outputdims": [
  23.         100,
  24.         100,
  25.         1
  26.       ],
  27.       "transfuncs": [
  28.         "relu",
  29.         "relu",
  30.         "identity"
  31.       ],
  32.       "inputlayer": "embedding"
  33.     },
  34.     {
  35.       "name": "biinnersumcross",
  36.       "type": "BiInnerSumCross",
  37.       "inputlayer": "embedding",
  38.       "outputdim": 1
  39.     },
  40.     {
  41.       "name": "sumPooling",
  42.       "type": "SumPooling",
  43.       "outputdim": 1,
  44.       "inputlayers": [
  45.         "wide",
  46.         "biinnersumcross",
  47.         "fclayer"
  48.       ]
  49.     },
  50.     {
  51.       "name": "simplelosslayer",
  52.       "type": "SimpleLossLayer",
  53.       "lossfunc": "logloss",
  54.       "inputlayer": "sumPooling"
  55.     }
  56.   ]

注: 在Angel中FCLayer在指定参数时采用了”折叠”方式. 更多例子请参考具体算法和Angel中的层