PaddleRec项目自定义模型开发指南

钟冶妙Tilda

于 2025-06-10 09:16:05 发布

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PaddleRec项目自定义模型开发指南

PaddleRec Recommendation Algorithm大规模推荐算法库，包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、Bert4Rec、DeepWalk、SSR、AITM，DSIN，SIGN，IPREC、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、ESCMM, MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM、AFM、RALM、DMR、GateNet、NAML、DIFM、Deep Crossing、PNN、BST、AutoInt、FGCNN、FLEN、Fibinet、ListWise、DeepRec、ENSFM，TiSAS，AutoFIS等，包含经典推荐系统数据集criteo 、movielens等项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleRec

前言

PaddleRec作为一款强大的推荐系统框架，提供了丰富的模型库供开发者使用。但在实际业务场景中，我们经常需要根据特定需求开发自定义模型。本文将详细介绍如何在PaddleRec中开发动态图和静态图两种模式下的自定义模型，帮助开发者快速上手模型开发工作。

动态图模型开发

动态图模式因其灵活性和易调试性，成为深度学习开发中的首选方式。在PaddleRec中开发动态图模型需要遵循以下规范：

基础文件结构

必须创建dygraph_model.py文件，并在其中实现DygraphModel类。这两个名称是框架强制要求的，不能更改。

核心方法实现

动态图模型开发需要实现五个核心方法：

create_model方法
- 负责返回模型的类定义
- 通常调用net.py中定义的网络结构
- 示例：
```
def create_model(self, config):
    return MyModel(config)
```
create_feeds方法
- 解析batch数据，返回Paddle的Tensor格式
- 注意处理的是批量数据而非单条数据
- 动态图模式下直接返回模型输入Tensor
create_loss方法
- 单独实现损失计算部分
- 采用这种设计是为了保持动静一致和方便指标计算
- 也可直接在train_forward中定义loss

create_optimizer方法

完全自定义优化器
支持各种Paddle提供的优化算法

示例：

def create_optimizer(self, dy_model, config):
    return paddle.optimizer.Adam(
        learning_rate=config["learning_rate"],
        parameters=dy_model.parameters())

create_metrics方法
- 定义评估指标
- 必须使用Paddle.metric中的指标类
- 返回指标名称和指标对象
- 示例：
```
def create_metrics(self):
    return [("auc", paddle.metric.Auc())]
```

训练与推理流程

train_forward方法
- 定义完整的训练流程
- 必须返回三个值：
  - 第一个必须是loss
  - 第二个是metric列表（可为空）
  - 第三个是想打印的Tensor字典（可为None）
infer_forward方法
- 定义推理流程
- 结构与train_forward类似但不返回loss
- 支持使用与训练不同的网络结构

静态图模型开发

静态图模式因其高性能在工业级部署中广泛应用。PaddleRec静态图模型开发也有其特定规范：

基础文件结构

必须创建static_model.py文件，并在其中实现StaticModel类。这两个名称同样是框架强制要求的。

核心方法实现

静态图模型需要实现四个核心方法：

create_feeds方法

使用paddle.static.data创建数据占位符
返回的feed_list顺序必须与reader中yield的数据完全一致
处理变长数据时使用lod_level=1

示例：

def create_feeds(self):
    user_id = paddle.static.data(name="user_id", shape=[None, 1], dtype="int64")
    item_id = paddle.static.data(name="item_id", shape=[None, 1], dtype="int64")
    return [user_id, item_id]

net方法

定义训练网络结构
返回字典类型，key为打印名称，value为对应变量

示例：

def net(self, inputs):
    prediction = self.model(inputs)
    loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(prediction, inputs["label"])
    return {"loss": loss, "prediction": prediction}

infer_net方法
- 定义推理网络结构
- 如果与训练网络相似，可直接调用net方法
- 支持完全自定义推理逻辑

create_optimizer方法

与动态图模式类似，定义优化器

示例：

def create_optimizer(self, config):
    return paddle.optimizer.SGD(
        learning_rate=config["learning_rate"])

开发建议

代码复用：对于动态图和静态图都需要的组件，如网络结构定义，可以放在公共的net.py中
调试技巧：动态图模式下可以方便地使用print调试，静态图模式下建议使用paddle.static.Print操作
性能优化：静态图模式下合理使用fetch_list可以减少不必要的计算
版本兼容：注意PaddlePaddle不同版本间的API变化，保持代码兼容性
测试验证：开发完成后务必进行单元测试和端到端测试

总结

本文详细介绍了在PaddleRec中开发自定义模型的完整流程，包括动态图和静态图两种模式。掌握这些开发规范后，开发者可以快速实现各种推荐算法模型，满足不同业务场景的需求。无论是研究新算法还是优化现有模型，PaddleRec都提供了完善的开发框架和支持。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考