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We can use this model to recommend movies for a given user." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "qA00wBE2Ntdm" }, "source": [ "### Import TFRS\n", "\n", "First, install and import TFRS:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:15.138801Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:15.138384Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:18.596332Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:18.595229Z" }, "id": "6yzAaM85Z12D" }, "outputs": [], "source": [ "!pip install -q tensorflow-recommenders\n", "!pip install -q --upgrade tensorflow-datasets" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:18.600643Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:18.600131Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:20.990950Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:20.990219Z" }, "id": "n3oYt3R6Nr9l" }, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "2022-12-14 12:07:19.595508: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n", "2022-12-14 12:07:19.595615: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n", "2022-12-14 12:07:19.595626: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n" ] } ], "source": [ "from typing import Dict, Text\n", "\n", "import numpy as np\n", "import tensorflow as tf\n", "\n", "import tensorflow_datasets as tfds\n", "import tensorflow_recommenders as tfrs" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "zCxQ1CZcO2wh" }, "source": [ "### Read the data" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:20.995359Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:20.994948Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:26.147875Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:26.147241Z" }, "id": "M-mxBYjdO5m7" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.\n", "Instructions for updating:\n", "Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.\n", "Instructions for updating:\n", "Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089\n" ] } ], "source": [ "# Ratings data.\n", "ratings = tfds.load('movielens/100k-ratings', split=\"train\")\n", "# Features of all the available movies.\n", "movies = tfds.load('movielens/100k-movies', split=\"train\")\n", "\n", "# Select the basic features.\n", "ratings = ratings.map(lambda x: {\n", " \"movie_title\": x[\"movie_title\"],\n", " \"user_id\": x[\"user_id\"]\n", "})\n", "movies = movies.map(lambda x: x[\"movie_title\"])" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "5W0HSfmSNCWm" }, "source": [ "Build vocabularies to convert user ids and movie titles into integer indices for embedding layers:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:26.151661Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:26.151427Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:04.338971Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:04.338181Z" }, "id": "9I1VTEjHzpfX" }, "outputs": [], "source": [ "user_ids_vocabulary = tf.keras.layers.StringLookup(mask_token=None)\n", "user_ids_vocabulary.adapt(ratings.map(lambda x: x[\"user_id\"]))\n", "\n", "movie_titles_vocabulary = tf.keras.layers.StringLookup(mask_token=None)\n", "movie_titles_vocabulary.adapt(movies)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "Lrch6rVBOB9Q" }, "source": [ "### Define a model\n", "\n", "We can define a TFRS model by inheriting from `tfrs.Model` and implementing the `compute_loss` method:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:04.343235Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:04.342722Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:04.347712Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:04.347162Z" }, "id": "e5dNbDZwOIHR" }, "outputs": [], "source": [ "class MovieLensModel(tfrs.Model):\n", " # We derive from a custom base class to help reduce boilerplate. Under the hood,\n", " # these are still plain Keras Models.\n", "\n", " def __init__(\n", " self,\n", " user_model: tf.keras.Model,\n", " movie_model: tf.keras.Model,\n", " task: tfrs.tasks.Retrieval):\n", " super().__init__()\n", "\n", " # Set up user and movie representations.\n", " self.user_model = user_model\n", " self.movie_model = movie_model\n", "\n", " # Set up a retrieval task.\n", " self.task = task\n", "\n", " def compute_loss(self, features: Dict[Text, tf.Tensor], training=False) -> tf.Tensor:\n", " # Define how the loss is computed.\n", "\n", " user_embeddings = self.user_model(features[\"user_id\"])\n", " movie_embeddings = self.movie_model(features[\"movie_title\"])\n", "\n", " return self.task(user_embeddings, movie_embeddings)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "wdwtgUCEOI8y" }, "source": [ "Define the two models and the retrieval task." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:04.350917Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:04.350375Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:04.422728Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:04.422117Z" }, "id": "EvtnUN6aUY4U" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n" ] } ], "source": [ "# Define user and movie models.\n", "user_model = tf.keras.Sequential([\n", " user_ids_vocabulary,\n", " tf.keras.layers.Embedding(user_ids_vocabulary.vocab_size(), 64)\n", "])\n", "movie_model = tf.keras.Sequential([\n", " movie_titles_vocabulary,\n", " tf.keras.layers.Embedding(movie_titles_vocabulary.vocab_size(), 64)\n", "])\n", "\n", "# Define your objectives.\n", "task = tfrs.tasks.Retrieval(metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(\n", " movies.batch(128).map(movie_model)\n", " )\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "BMV0HpzmJGWk" }, "source": [ "\n", "### Fit and evaluate it.\n", "\n", "Create the model, train it, and generate predictions:\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:04.426129Z", "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:04.425656Z", "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:22.876695Z", "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:22.876052Z" }, "id": "H2tQDhqkOKf1" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Epoch 1/3\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\r", " 1/25 [>.............................] - 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ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0012 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0072 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0131 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0587 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1030 - loss: 34082.0000 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34082.0000 " ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 3/25 [==>...........................] - 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