作业1
题目 对小规模criteo数据做预处理
说明
1、使用推荐独立仓criteo数据集数据处理脚本对小规模数据做预处理，生成可训练的mindrecord格式数据。
2、小规模数据地址：https://xihe.mindspore.cn/datasets/shenfeng/criteo_60w/tree
3、预处理脚本使用说明：https://gitee.com/mindspore/recommender/tree/master/datasets/criteo_1tb
4、由于数据集非常小，可以修改脚本中的处理进程数为1：SAVE_MINDRECORD_WORKER_NUM = 1

下载网速还是相当快的。

当然，实际上我们需要的只是小规模数据，因此就不用下载这个15G的。

下载这个144M

python process_data.py --data_path=./data/ --part_num=1

可以看到对应目录下生成了如上文件

开始时间17:19:42 结束时间17：21：58 共136s
中间有一些读写文件的操作
由于数据集非常小，可以修改脚本中的处理进程数为1：SAVE_MINDRECORD_WORKER_NUM = 1

然后再运行一遍

开始时间17:31:06 结束时间17:33:18 共132s
生成的mindrecord文件分为train_0和test_0

作业2
题目 运行wdl算法模型训练
说明
1、运行推荐独立仓的wdl算法模型，使用作业1预处理好的criteo数据，在单机单GPU卡上做训练。
2、训练说明地址：https://gitee.com/mindspore/recommender/tree/master/rec/models/wide_deep
3、使用其中的单卡训练模式，注意调整数据集路径
python train_and_eval.py --data_path=./data/mindrecord --device_target=“GPU”

python train_and_eval.py --data_path=/code/datasets/criteo_1tb/data/mindrecord --device_target=“GPU”

最后报了一个错，gpu的memery不够了。

这种情况，我用openi启智社区的搞下


不错，跑起来了。

GPU占用确实比较多。

跑了一轮后还是报错了。按照提示，确实有部分mindrecord文件，其内容为空。

老是有空文件，确实很讨厌，我们改为单线程

同时，我们使用sqlitespy对数据集作适当修改，这下就真的跑起来了。



ok，训练完成。

如上是生成的4个log文件,ok了！