中科大+快手出品 CIRS: Bursting Filter Bubbles by Counterfactual Interactive Recommender System 代码解析

本文主要是介绍中科大+快手出品 CIRS: Bursting Filter Bubbles by Counterfactual Interactive Recommender System 代码解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

论文介绍：

CIRS: Bursting Filter Bubbles by Counterfactual Interactive Recommender System是一篇TOIS 2022在投的以解决交互式推荐中的filter bubble为目的的论文，用到的技术包括强化学习、因果推断等… 代码已发布在github。

论文简介：目前几乎所有的推荐的策略都面临着“越推越窄”和信息茧房（filter bubble）问题，这对于商业公司与用户来说是双输的局面。本文在快手App的交互式推荐数据中证实了信息茧房中过曝光效应带来的负影响，并首次将因果推断技术用于动态的交互式推荐中，最终学习一个能够避免信息茧房产生的推荐策略。

代码介绍：

整体代码主要继承了两个库（DeepCTR库、Tianshou库），数据集是该作者与快手团队合作发布的一个稠密度几乎为100%的KuaiRec。由于整体框架比较大，对于初学者而言比较复杂，因此我在学习该代码时详细记录了运行流程，希望能够帮助到大家~
大家对代码还有什么问题也可以在评论区留言~ 还请多多批评指正(〃‘▽’〃)

CIRS相关链接：
论文：http://arxiv.org/abs/2204.01266
代码：https://github.com/chongminggao/CIRS-codes
论文笔记：https://blog.csdn.net/strawberry47/article/details/123504549

KuaiRec数据集相关链接：
使用教程：https://blog.csdn.net/strawberry47/article/details/123562337
论文：https://arxiv.org/abs/2202.10842
数据：https://rec.ustc.edu.cn/share/598635c0-9585-11ec-8259-414ede1f8d4f
代码：https://chongminggao.github.io/KuaiRec/
Example：http://m6z.cn/5U6xyQ

运行流程：

1. 按照readme文件中的Installation创建环境安装包（不要直接在自己的环境下下载包、运行代码，亲测麻烦）
2. 以kuaishouenv为例（virtualtaobao也是同样的操作）：先运行CIRS-UserModel-kuaishou.py训练好user model，再运行CIRS-RL-kuaishou.py进行强化学习。（其中user model对应的环境是simulated_env.py，训练阶段的环境是KuaishouEnv.py和virtualTB.py）

相关知识：
DeepFM模型
Transformer模型
PPO算法
DeepCTR库
Tianshou库

代码：

一. CIRS-UserModel-kuaishou.py

目的：

1. 对应着图中的 Learn the causal user model；
2. 用大矩阵训练causal user model（DeepFM+PPO）；
3. 用小矩阵测试deepfm；为什么不测试causal user model呢，因为静态场景下考虑曝光效应肯定是效果不好的呀。

0. get_args() 解析参数

1. 使用get_args()获取参数；action：命令行遇到参数时的动作，默认值是 store；dest：解析后的参数名称，默认情况下，对于可选参数选取最长的名称，中划线转换为下划线； 用action参数是因为不能设置type=bool对吧
2. args = parser.parse_known_args()：在接受到多余的命令行参数时不报错

import argparse 
parser = argparse.ArgumentParser() 
parser.add_argument( '--flag_int', type=float, default=0.01, help='flag_int.' 
) 
FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() 
print(FLAGS) 
print(unparsed)

$ python prog.py --flag_int 0.02 --double 0.03 a 1
Namespace(flag_int=0.02)
['--double', '0.03', 'a', '1']

1. create_dir()

调用utils.py中的create_dir(create_dirs)函数创建需要的目录，包括：模型要存储的位置MODEL_SAVE_PATH；输出日志存储位置logger_path。

---

函数总结：

1. format 格式化函数，format后面的值替换{}

print("[{}],{}".format('i','like'))
# [i],like

2. logger.info("info")logzero库：logzero.logfile(logger_path) 把日志也输入到logger_path文件里（一般只输出到屏幕），方便后续查询。
3. json.dumps(vars(args), indent=2) 把args的东西格式化，不然直接输出，乱糟糟的
4. os.path.join(DATAPATH, "small_matrix.csv")将目录和文件名合成一个路径。

CODEPATH = os.path.dirname(__file__) # 当前路径
ROOTPATH = os.path.dirname(CODEPATH) # 回溯一步

2. Prepare Envs

这部分目的是创建evaluation的环境，之后会用于测试deepfm (model.compile_RL_test)。

相当于图中的第一个baseline：

2.1 load_mat()加载矩阵

调用KuaishouEnv.py中的load_mat()函数处理小矩阵（因为测试的时候是用小矩阵啦）：

1. 处理watch_ratio值：

df_small.loc[df_small['watch_ratio'] > 5, 'watch_ratio'] = 5

DataFrame结构，iloc代表index locate使用索引定位，loc是使用label定位。

data = DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],index=['first','second'],columns=['one','two','three'])
print(data)
print(data.iloc[1:,:]) # 使用索引定位
#         one  two  three
# second    4    5      6
print(data.loc['second','three']) # 使用索引定位
# 6
print(data['three']>4) # 返回bool值
# first     False
# second     True

2. 编码user_id和photo_id

		lbe_photo = LabelEncoder() lbe_photo.fit(df_small['photo_id'].unique())lbe_user = LabelEncoder()lbe_user.fit(df_small['user_id'].unique())

3. 利用csr_matrix把csv数据转换成矩阵形式(u,i,r)结构（1411*3327）

mat = csr_matrix((df_small['watch_ratio'],(lbe_user.transform(df_small['user_id']), lbe_photo.transform(df_small['photo_id']))),shape=(df_small['user_id'].nunique(), df_small['photo_id'].nunique())).toarray() 
# csr类型一般会toarray()哦            

4. 加载item标签list_feat，因为DeepFM需要哦~
   代码是从json文件读取dict格式数据，再转换为list数据；一个item最多有4个标签，构建dataframe：

df_feat = pd.DataFrame(list_feat, columns=['feat0', 'feat1', 'feat2', 'feat3'], dtype=int)

5. 加载photo_mean_duration视频总时长（数据给的photo_duration不太统一，同一个视频，有时候5秒有时候6秒，于是作者统一算了一下均值），把它合并到item categories
   

df_photo_env['photo_duration'] = np.array(list(map(lambda x: photo_mean_duration[x], df_photo_env.index))) 

6. 调用utils.py中的get_distance_mat() ，计算item_feature的相似度（jaccard相似度），构造similarity矩阵，再取倒（因为代表distance嘛，距离为inf代表不相似）。
   因为环境（模拟用户）后面需要计算系统推的东西和之前推的东西的相似度，如果是很相似，或者是同一个，环境就很腻烦。但是每次计算，太费时间了。我们就这么多item，于是我们一开始就算好，存着，之后就可以用了~

df_dist_small = get_distance_mat(list_feat, lbe_photo.classes_, DATAPATH=DATAPATH)

返回值：mat (u,i,r)稀疏矩阵；lbe_user：user LabelEncoder；lbe_photo：item LabelEncoder；list_feat：每个item对应的feature；df_photo_env：加上了photo_duration以及四个feature； df_dist_small：distance mat (between item pairs)。

2.2 gym.make( )

1. 调用register()，这一步是注册自己的环境；自定义环境一定要有这一步哦，KuaishouEnv环境中定义了state(), step(), reset(), render()等等函数哦~~

    register( # gym引入的id=args.env,  # 'KuaishouEnv-v0',entry_point='environments.KuaishouRec.env.kuaishouEnv:KuaishouEnv',# 自定义的一些参数kwargs={"mat": mat,"lbe_user": lbe_user,"lbe_photo": lbe_photo,"num_leave_compute": args.num_leave_compute,"leave_threshold": args.leave_threshold,"list_feat": list_feat,"df_photo_env": df_photo_env,"df_dist_small": df_dist_small})

2. env = gym.make(args.env)创建 'KuaishouEnv-v0’环境，进行一些初始化操作~ 定义space（所有空间类的基类）
   Box类：

self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=len(self.mat) - 1, shape=(1,), dtype=np.int32) # user数量
self.action_space = spaces.Box(low=0, high=self.mat.shape[1] - 1, shape=(1,), dtype=np.int32) # item数量
self.reset()

reset()类中将reward等value全部置零，生成了当前用户

    def reset(self):self.cum_reward = 0self.total_turn = 0self.cur_user = self.__user_generator()self.action = None  # Add by Chongmingself._reset_history()return self.state

3. Prepare dataset

主要是加载dataset，分成load_dataset_kuaishou()和load_static_validate_data_kuaishou()，前者是训练集，包含了负采样、计算exposure等；后者是测试集。

3.1 load_dataset_kuaishou() 加载数据集

调用主函数中的load_dataset_kuaishou() 方法，处理大矩阵

1. 前面是读取各种数据，注意df_feat 这部分，先把nan设为-1，再把所有值+1；是因为feature本身就有0值，所有不能将nan直接设置为0.

    df_feat = pd.DataFrame(list_feat, columns=['feat0', 'feat1', 'feat2', 'feat3'], dtype=int)df_feat.index.name = "photo_id"# 本身就有feature=0的值，所以设置为-1，再整体加一df_feat[df_feat.isna()] = -1df_feat = df_feat + 1df_feat = df_feat.astype(int)

2. 把大矩阵['user_id', 'photo_id', 'timestamp', 'watch_ratio', 'photo_duration']和特征矩阵['feat0', 'feat1', 'feat2', 'feat3']拼起来。
3. 构建输入df_x: user_id, photo_id, feat 0~3, photo_duration; 输出df_y: watch_ratio
4. 构造x_columns, ab_columns, y_columns（3.1.1），构造dataset需要哦
5. 从大矩阵进行负采样（3.1.2）

3.1.1 构造SparseFeatP

1. 构建x_columns和y_columns; SparseFeatP继承于DeepCTR库中的SparseFeat方法。有name, vocabulary_size, embedding_dim等属性哦~
   提供一个结构化的类~ 不然每次带着一长串参数，就很烦

• 为什么要继承：原来的SparseFeat会给每一个维度看成一个取值，比如{男,女}，于是初始化embedding的时候，男是一个embedding，女是一个embedding。但是，如果数据有问题，有空缺值，比如{男，女，nan}，就不能给nan一个embedding，padding_idx就是pytorch初始化embedding的参数（全为0），把这个位置看成nan。

	x_columns = [SparseFeatP("user_id", df_big['user_id'].max() + 1, embedding_dim=entity_dim)] + \[SparseFeatP("photo_id", df_big['photo_id'].max() + 1, embedding_dim=entity_dim)] + \[SparseFeatP("feat{}".format(i),df_feat.max().max() + 1,embedding_dim=feature_dim,embedding_name="feat",  # Share the same feature!padding_idx=0  # using padding_idx in embedding!) for i in range(4)] + \[DenseFeat("photo_duration", 1)]ab_columns = [SparseFeatP("alpha_u", df_big['user_id'].max() + 1, embedding_dim=1)] + \[SparseFeatP("beta_i", df_big['photo_id'].max() + 1, embedding_dim=1)]y_columns = [DenseFeat("y", 1)]

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一些小知识：

1. 具名元组：collections.namedtuple(typename, field_names, verbose=False, rename=False) ，namedtuple和dict很像，但namedtuple是个类，可以控制比较复杂的逻辑~

import collections# 两种方法来给 namedtuple 定义方法名
User = collections.namedtuple('User', ['name', 'age', 'id'])
# User = collections.namedtuple('User', 'name age id')
user = User('tester', '22', '464643123')print(user)
# User(name='tester', age='22', id='464643123')

2. python中的cls到底指的是什么，与self有什么区别?
3. __new__和__initial__ 前者给你返回了一个对象，分配好了内存空间，但没有初始化变量，后者就给你初始化~
   
   

3.1.2 负采样

调用utils.py中的negative_sampling()函数进行负采样

1. 将小矩阵和大矩阵构建为bool矩阵mat_small和mat_big（他们的shape都和大矩阵一样哦），传入find_negative()，会返回一个变了的df_negative（涉及到浅拷贝深拷贝的知识点，后面会讲）

df_negative = np.zeros([len(df_big), 2])
find_negative(df_big['user_id'].to_numpy(), df_big['photo_id'].to_numpy(), mat_small, mat_big, df_negative,df_big['photo_id'].max())

2. find_negative()函数前面加了一个@njit，是调用了 Numba库中的 @njit装饰器 ，可以对numpy类型的数据（矩阵运算…）进行加速；
   这里采集的负样本，是小矩阵和大矩阵中都是负样本才行哦！而且是把用户的所有负样本都采出来了呢！长度与len(user_ids)一致，因此存在很多重复值~ （可以用df_negative.drop_duplicates(inplace=True)验证一下哦）

@njit
def find_negative(user_ids, photo_ids, mat_small, mat_big, df_negative, max_item):for i in range(len(user_ids)):user, item = user_ids[i], photo_ids[i]neg = item + 1while neg <= max_item:if neg == 1225:  # 1225 is an absent photo_idneg = 1226if mat_small[user, neg] or mat_big[user, neg]: # True # 在大矩阵或小矩阵都是有评分的neg += 1else: # 找到了负样本df_negative[i, 0] = userdf_negative[i, 1] = negbreakelse: # neg超出范围了neg = item - 1while neg >= 0:if neg == 1225:  # 1225 is an absent photo_idneg = 1224if mat_small[user, neg] or mat_big[user, neg]:neg -= 1else:df_negative[i, 0] = userdf_negative[i, 1] = negbreak

采集到负样本后，会和df_feat, photo_duration合并，watch_ratio列设为0

3. 改一下列名（加了_neg）：
   

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小知识：

1. 浅拷贝深拷贝，直接=赋值的话，会指向同一个内存空间。若想要得到的是ndarray切片的一份副本，应该用.copy()
   

def A(a):a[0][0]=1a = np.zeros([2,2])
A(a)    
print(a)
#[[1. 0.]
# [0. 0.]]

2. Python的可变类型与不可变类型，数字、字符串、元组是不可变的，列表、字典是可变的。

3.1.3 计算exposure effect

计算论文中提到的过曝光效应：
用户每次交互，都要计算exposure effect，即当前时间看的视频与看过的视频间的exposure：

调用utils.py中的函数compute_exposure_effect_kuaishouRec()，根据论文中的公式计算exposure effect，并保存为csv文件。

具体来说，计算的是用户u交互过的所有item间的over exposure effect，传入了当前用户在df_x中的序号，距离矩阵，时间戳，len为所有交互长度的array，当前用户所有interaction对应的index，用户交互的物品，用到了距离矩阵，如果没有相同特征，距离就为inf：

    for user in tqdm(user_list, desc="Computing exposure effect of historical data"):df_user = df_x[df_x['user_id'] == user] # 用户u的所有交易记录start_index = df_user.index[0]index_u = df_user.index.to_numpy()photo_u = df_user['photo_id'].to_numpy()compute_exposure_each_user(start_index, distance_mat, timestamp, exposure_pos,index_u, photo_u, tau)

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小知识：

1. 获取dataframe指定行：df_user = df_x[df_x['user_id'] == user]

3.1.4 构建dataset类

调用usermodel.py中的StaticDataset(x_columns, y_columns, num_workers=4)构建dataset类。是大矩阵数据哦~

1. StaticDataset() 是在初始化一些参数
2. compile_dataset()是将dataframe转成numpy

	dataset = StaticDataset(x_columns, y_columns, num_workers=4) # 构建dataset类了dataset.compile_dataset(df_x_all, df_y, exposure_pos) 

返回dataset, x_columns, y_columns, ab_columns（alpha_u,beta_i）

3.2 构建测试集 load_static_validate_data_kuaishou()

和构造训练集的dataset几乎一样，区别就是没有计算exposure effect，没有负采样。因为这里的测试对象并不是user model，而是deepfm！

1. 构建df_small，将小矩阵的特征 & item_feature全部拼起来
   
2. 同3.1.4，构建dataset_val类，不过没有exposure 相关参数哦~

    user_features = ["user_id"]item_features = ["photo_id"] + ["feat" + str(i) for i in range(4)] + ["photo_duration"]reward_features = ["watch_ratio"]df_x, df_y = df_small[user_features + item_features], df_small[reward_features]x_columns = [SparseFeatP("user_id", df_small['user_id'].max() + 1, embedding_dim=entity_dim)] + \[SparseFeatP("photo_id", df_small['photo_id'].max() + 1, embedding_dim=entity_dim)] + \[SparseFeatP("feat{}".format(i),df_feat.max().max() + 1,embedding_dim=feature_dim,embedding_name="feat",  # Share the same feature!padding_idx=0  # using padding_idx in embedding!) for i in range(4)] + \[DenseFeat("photo_duration", 1)]y_columns = [DenseFeat("y", 1)]dataset_val = StaticDataset(x_columns, y_columns, user_features, item_features, num_workers=4)dataset_val.compile_dataset(df_x, df_y)

4. Setup model

主要是构建user model(DNN，FM，exposure effect)

4.1 UserModel_Pairwise()

构建model：

model = UserModel_Pairwise(x_columns, y_columns, task, task_logit_dim,dnn_hidden_units=args.dnn, seed=SEED, l2_reg_dnn=args.l2_reg_dnn,device=device, ab_columns=ab_columns)

4.1.1 UserModel(nn.Module)初始化

UserModel_Pairwise类继承user_model.py中的UserModel(nn.Module)类初始化：

1. 调用了deepctr_torch.inputs中的build_input_features，处理SpareFeatP,DenseFeat。
2. 构建embedding_dict 。

self.embedding_dict = create_embedding_matrix(dnn_feature_columns, init_std, sparse=False, device=device)

3. 调用core.layer.py中的Linear(nn.Module)，构建Linear模型（后面用不到）：

self.linear_model = Linear(linear_feature_columns, self.feature_index, device=device)

4. 调用add_regularization_weight()修改regularization_weight

self.add_regularization_weight(self.embedding_dict.parameters(), l2=l2_reg_embedding)
self.add_regularization_weight(self.linear_model.parameters(), l2=l2_reg_linear)

4.1.2 DNN layer

运行完user model的初始化函数后，要开始构建几层layer了~

1. DNN（调用deepctr_torch.layers库）：

self.dnn = DNN(compute_input_dim(self.feature_columns), dnn_hidden_units,activation=dnn_activation, l2_reg=l2_reg_dnn, dropout_rate=dnn_dropout, use_bn=dnn_use_bn,init_std=init_std, device=device)

2. 其他网络层

self.last = nn.Linear(dnn_hidden_units[-1], 1, bias=False)
self.out = PredictionLayer(task, 1)# 调用deepctr_torch.layers

4.1.3 FM Layer

$y_{FM}=<w,x>+{\sum }_{i=1}^d{\sum }_{j=i+1}^d<V_i,V_j>x_i\cdot x_j$

调用deepctr_torch.layers中的FM()：

use_fm = True if task_logit_dim == 1 else False
self.use_fm = use_fm
self.fm_task = FM() if use_fm else None
self.linear = Linear(self.feature_columns, self.feature_index, device=device)

4.1.4 Exposure Effect

1. 调用user_model中的create_embedding_matrix，构造embedding字典：

ab_embedding_dict = create_embedding_matrix(ab_columns, init_std, sparse=False, device=device)

user_model.py中的 create_embedding_matrix，就是使用nn.embedding构建嵌入词典的：

def create_embedding_matrix(feature_columns, init_std=0.0001, linear=False, sparse=False, device='cpu'):# Return nn.ModuleDict: for sparse features, {embedding_name: nn.Embedding}# for varlen sparse features, {embedding_name: nn.EmbeddingBag}sparse_feature_columns = list(filter(lambda x: isinstance(x, SparseFeatP), feature_columns)) if len(feature_columns) else []varlen_sparse_feature_columns = list(filter(lambda x: isinstance(x, VarLenSparseFeat), feature_columns)) if len(feature_columns) else []embedding_dict = nn.ModuleDict({feat.embedding_name: nn.Embedding(feat.vocabulary_size, feat.embedding_dim if not linear else 1, sparse=sparse,padding_idx=feat.padding_idx)for feat in sparse_feature_columns + varlen_sparse_feature_columns})for tensor in embedding_dict.values():nn.init.normal_(tensor.weight, mean=0, std=init_std)return embedding_dict.to(device)

filter(function, iterable) 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
python 内置函数isinstance(),hasattr()，getattr(),setattr()的介绍

返回的是ModuleDict 类型，和nn.ModuleList()很像

4.1.5 初始化参数

1. 调用add_regularization_weight()：

    def add_regularization_weight(self, weight_list, l1=0.0, l2=0.0):# For a Parameter, put it in a list to keep Compatible with get_regularization_loss()if isinstance(weight_list, torch.nn.parameter.Parameter):weight_list = [weight_list]# For generators, filters and ParameterLists, convert them to a list of tensors to avoid bugs.# e.g., we can't pickle generator objects when we save the model.else:weight_list = list(weight_list)self.regularization_weight.append((weight_list, l1, l2))

2. 放到GPU上

4.2 model.compile()

1. 传了optimizer, loss（BPR）函数，评价指标，调用user_model.py中的compile()：

    model.compile(optimizer="adam",# loss_dict=task_loss_dict,loss_func=loss_kuaishou_pairwise,metric_fun={"mae": lambda y, y_predict: nn.functional.l1_loss(torch.from_numpy(y),torch.from_numpy(y_predict)).numpy(),"mse": lambda y, y_predict: nn.functional.mse_loss(torch.from_numpy(y),torch.from_numpy(y_predict)).numpy()},metrics=None)

2. 其中的loss function是CIRS-UserModel-kuaishou.py写的，在train中调用：
   

def loss_kuaishou_pairwise(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, exposure,  alpha_u=None, beta_i=None):# 论文中写的是BPR lossif alpha_u is not None:exposure_new = exposure * alpha_u * beta_iloss_ab = ((alpha_u - 1) ** 2).mean() + ((beta_i - 1) ** 2).mean()else:exposure_new = exposureloss_ab = 0y_exposure = 1 / (1 + exposure_new) * y_deepfm_posloss_y = ((y_exposure - y) ** 2).mean()bpr_click = - sigmoid(y_deepfm_pos - y_deepfm_neg).log().mean()loss = loss_y + bpr_click + args.lambda_ab * loss_abreturn loss

3. compile函数就是在赋值：

    def compile(self, optimizer, loss_dict=None, metrics=None, metric_fun=None, loss_func=None):# metric_fun is a function!self.metrics_names = ["loss"]self.optim = self._get_optim(optimizer) # 怎么使用optimizer写的这么复杂啊self.metrics = self._get_metrics(metrics)self.metric_fun = metric_funself.loss_dict = None if loss_dict is None else {x: self._get_loss_func(loss) if isinstance(loss, str) else lossfor x, loss in loss_dict.items()}  # deprecated!self.loss_func = loss_func

常用损失函数和评价指标总结

4.3 model.compile_RL_test()

其中的test_kuaishou是evaluation.py中的函数，用于评估deepfm在小矩阵上的表现

    model.compile_RL_test(functools.partial(test_kuaishou, env=env, dataset_val=dataset_val, is_softmax=args.is_softmax, epsilon=args.epsilon, is_ucb=args.is_ucb))

这个地方用到了偏函数，彻底明白 Python partial()。目的是预设好要传的参数，再传出去。（当然也可以把env等参数一股脑传到fit_data中，再在RL_eval_fun中调用test_kuaishou，但是这样传的参数就太多啦！）

5. Learn model

这部分就是在训练模型啦~

history = model.fit_data(static_dataset, dataset_val,batch_size=args.batch_size, epochs=args.epoch,callbacks=[[LoggerCallback_Update(logger_path)]])

5.1 创建LoggerCallback_Update类

回调函数：回调函数是指一段以参数的形式传递给其它代码的可执行代码。
也就是 在特定地方调用 另一个东西给的函数
回调函数（callback）是什么？、回调函数使用、回调（callbacks）函数的使用方法
CIRS中的回调函数只是为了输出log：

1. 首先创建一个回调函数类callbacks=[[LoggerCallback_Update(logger_path)]]
2. callbacks类中还定义了一些方法：① on_epoch_end，用logger记录日志 ② upload_logger：上传到nas:
3. 训练数据的时候，callbacks是刚刚自己定义的callback加上deepctr库中的callback，两个凑一起变成了CallbackList
4. 执行callbacks.set_model()，设置model
5. 训练前：callbacks.on_train_begin()
6. 训练过程中：callbacks.on_epoch_begin(epoch) 和 callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)
7. 训练结束：callbacks.on_train_end()

5.2 调用fit_data()

调用user_model中的fit_data()训练模型

1. 指定训练模式model = self.train()
2. 建立DataLoader，这里dataset参数不太一样哦~ 调用了TensorDataset

train_loader = DataLoader(dataset=dataset_train.get_dataset_train(), shuffle=shuffle, batch_size=batch_size,num_workers=dataset_train.num_workers)

3. 循环开始： callbacks.on_epoch_begin(epoch) 循环末尾：callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs) 循环结束：callbacks.on_train_end()

# configure callbackscallbacks = (callbacks or []) + [self.history]  # add history callbackcallbacks = CallbackList(callbacks)callbacks.set_model(self)callbacks.on_train_begin() #  在训练开始时调用callbacks.set_model(self)if not hasattr(callbacks, 'model'):  # for tf1.4callbacks.__setattr__('model', self)callbacks.model.stop_training = False

5.2.1 train

传入(x,y,score)，先过一遍deepfm算出预测值，再传到loss_kuaishou_pairwise计算考虑了曝光效应的分数、loss。

get_loss函数：

loss_kuaishou_pairwise对应上论文中的公式：

5.2.1 evaluate_data()

测试阶段都是在小矩阵上进行的哦！dataset_val就是前面3.2节构建的dataset哈。
注意一下，这个地方并没有评估user model，是在测试deepfm！即没有考虑曝光效应的user model，因为静态模型中考虑曝光效应效果并不好~ 要在交互式场景下，考虑exit mechanism，效果才会出来噢

    def evaluate_data(self, dataset_val, batch_size=256):y_predict = self.predict_data(dataset_val, batch_size)y = dataset_val.get_y()eval_result = {}for name, metric_fun in self.metric_fun.items():eval_result[name] = metric_fun(y, y_predict)return eval_result

1. predict_data使用刚刚训练了的deepfm模型在小矩阵上进行预测（没有考虑exposure哦~）
2. 利用传入的metric_fun，计算评估结果：输出结果{'mae': array(0.42009424), 'mse': array(0.41015303)}；
   这里的ground-truth是watch-ratio哈~

5.2.3 RL_eval_fun()

evaluate_data()测的是mae那些传统的东西，是继承的代码。然而这些不能用于RL，所以还得用RL的方式测一下l~
调用RL_eval_fun()，这里涉及到4.3节提到的偏函数啦，其实就是调用test_kuaishou()函数哦

1. 通过DeepFM给出推荐item和预测值reward_pred： recommendation, reward_pred = model.recommend_k_item(real_user_id[0], dataset_val, k=1, is_softmax=is_softmax, epsilon=epsilon, is_ucb=is_ucb)
2. 通过step()传入推荐的item，返回state, reward, done, info。
   ① state就是action：

@propertydef state(self):if self.action is None:res = self.cur_userelse:res = self.actionreturn np.array([res])

② reward是小矩阵里的数值（watch_ratio）；
③ done涉及到了_determine_whether_to_leave机制（当前推荐和上一个item重复属性>1），done就代表需要leave了哦。

3. 记录下各个指标的值

            # metric 1cumulative_reward += reward# metric 2click_loss = np.absolute(reward_pred - reward)total_click_loss += click_loss

最后返回{'CTR': 2.4778145868427703, 'click_loss': 32.44419154070575, 'trajectory_len': 8.27, 'trajectory_reward': 20.49152663318971}

5.3 存储模型

这里就是存储设定的一系列超参数model_parameters 和归一化的reward矩阵（即论文中提到的，user model为agent提供reward）

    model_parameters = {"feature_columns": x_columns, "y_columns": y_columns, "task": task,"task_logit_dim": task_logit_dim, "dnn_hidden_units": args.dnn, "seed": SEED, "device": device,"ab_columns": ab_columns}model_parameter_path = os.path.join(MODEL_SAVE_PATH,"{}_params_{}.pickle".format(args.user_model_name, args.message))# 存储参数with open(model_parameter_path, "wb") as output_file:pickle.dump(model_parameters, output_file)# 计算归一化reward矩阵normed_mat = KuaishouEnv.compute_normed_reward(model, lbe_user, lbe_photo, df_photo_env)mat_save_path = os.path.join(MODEL_SAVE_PATH, "normed_mat-{}.pickle".format(args.message))with open(mat_save_path, "wb") as f:pickle.dump(normed_mat, f)

compute_normed_reward是计算小矩阵中所有用户对所有物品的评分（评分矩阵），其中的评分被视为reward，最后进行归一化。会在后面创建SimulatedEnv-v0环境时传入哦~

        for i, user in tqdm(enumerate(lbe_user.classes_), total=n_user, desc="predict all users' rewards on all items"):ui = torch.tensor(np.concatenate((np.ones((n_item, 1)) * user, item_np), axis=1), # item属性和用户id拼起来dtype=torch.float, device=user_model.device, requires_grad=False)reward_u = user_model.forward(ui).detach().squeeze().cpu().numpy()predict_mat[i] = reward_uminn = predict_mat.min()maxx = predict_mat.max()normed_mat = (predict_mat - minn) / (maxx - minn)

6. To CPU

    user_model = model.cpu()user_model.linear_model.device = "cpu"user_model.linear.device = "cpu"# for linear_model in user_model.linear_model_task:#     linear_model.device = "cpu"model_save_path = os.path.join(MODEL_SAVE_PATH, "{}_{}.pt".format(args.user_model_name, args.message))torch.save(user_model.state_dict(), model_save_path)REMOTE_ROOT = "/root/Counterfactual_IRS"LOCAL_PATH = logger_pathREMOTE_PATH = os.path.join(REMOTE_ROOT, os.path.dirname(LOCAL_PATH))

二. CIRS-RL-kuaishou

前面的代码只是在训练user model（Pre-learning阶段），没有涉及到强化学习（5.2.3只是简单地用RL的方式测试了一下deepfm）；这部分要涉及到RL Planning和RL Evaluation了~

具体来说：

• 我们使用上一步获得的user model创造一个SimulatedEnv-v0环境，在训练的时候与RL交互（提供reward）。
• 再使用快手小数据集环境KuaishouEnv-v0构建Real Environment，用于线上测试。

0. get_args()解析参数

和第一部分一样哦~
这部分的参数也都是继承于tianshou库，没有自己调过呢~

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--env", type=str, default="KuaishouEnv-v0")
parser.add_argument("--user_model_name", type=str, default="DeepFM")
........

1. create_dir()

和第一部分一样，创建所需要的目录

2. prepare user model

Pytorch 保存模型与加载模型
加载DeepFM模型参数model_params，实例化user_model（就是传入一系列参数）；就是把上一段中训练好的user model拿出来：

user_model = UserModel_Pairwise(**model_params)
# 将预训练的参数权重加载到新的模型之中
user_model.load_state_dict(torch.load(model_save_path))

3. prepare envs

• 这里需要注册两个环境KuaishouEnv-v0 和 SimulatedEnv-v0，都是小数据集环境哦。
• 前者用于测试，后者用于训练RL agent（需要传入读取的user_model和normed_mat）。

1. KuaishouEnv.load_mat()加载数据集，注册快手环境。同第一部分的2.1, 2.2，就是在初始化KuaishouEnv类，以及reset history_action,history_exposure, max_history。

2. 注册模拟环境（即user model构建的simulator）：初始化simulated_env.py中的SimulatedEnv(gym.Env)类。注意一下，创建两个env传入的参数是不一样的哦：
   ① kuaishouenv主要是传入小矩阵的各种参数（mat,lbe_user,lbe_photo,list_feat…）
   ② SimulatedEnv是传入user model（user_model,tau,alpha_u,normed_mat…）
   ③ 不过simulatedEnv中又创建了一个kuaihsouenv~ 还保存了action_space等参数

3. 调用tianshou.env中的DummyVectorEnv初始化train和test（相当于很多个环境的集合），后面构建Collector会用到：

    train_envs = DummyVectorEnv([lambda: gym.make("SimulatedEnv-v0", ) for _ in range(args.training_num)])# test_envs = gym.make(args.task)test_envs = DummyVectorEnv([lambda: gym.make(args.env) for _ in range(args.test_num)])

其中train对应的是SimulatedEnv，test对应的是KuaishouEnv
DummyVectorEnv

4. Setup model

4.1 构建StateTracker输入

使用input中的get_dataset_columns()构建StateTracker输入；如图所示，我们需要三部分输入：
① 用户初始化向量$e_u$（来源于user model中的create_embedding_matrix）
② action向量（来源于user model中的create_embedding_matrix）
③ reward（小矩阵的值）

get_dataset_columns()就是构建了user_columns，feedback_columns，feedback_columns列表。用到了SparseFeatP类哦~
has_embedding是指有没有自带embedding（TaobaoEnv就是有自带embedding的哦）：

	user_columns = [SparseFeatP("feat_user", env.mat.shape[0], embedding_dim=dim_model)]action_columns = [SparseFeatP("feat_item", env.mat.shape[1], embedding_dim=dim_model)]feedback_columns = [DenseFeat("feat_feedback", 1)]has_user_embedding = Falsehas_action_embedding = Falsehas_feedback_embedding = True

---

assert：Python assert（断言）用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常。
assert expression [, arguments]等价于：

if not expression:raise AssertionError(arguments)

4.2 StateTrackerTransformer()

这部分就是Transformer结构啦！Transformer讲解：

1. 基类StateTrackerBase初始化函数：
   ① 构造self.user_index, action_index, feedback_index，格式是：OrderedDict: {feature_name:(start, start+dimension)}。后面获取u/i的embedding会用到~
   
   ② 调用user model中的create_embedding_matrix构建feat_user和feat_item的嵌入字典embedding_dict。
2. StateTrackerTransformer()构造StateTracker；这部分代码实现了transformer结构，以及论文中设计的gate门控机制~
   transformer：代码中首先写了一个PositionalEncoding()，接着调用torch.nn中的TransformerEncoderLayer()，叠了两层encoder，最后使用一个线性层充当decoder，将输出转为state维度（20维）

作者在这部分还留下了GRU和LSTM的接口，方便大家更改StateTracker结构

构建state的具体步骤：

4.3 Actor-Critic 结构

4.3.1 Net()

调用tianshou.utils.net.common中的Net，net = Net(args.dim_state, hidden_sizes=args.hidden_sizes, device=device)，传入state维度和隐藏层维度。
Net()也是继承的nn.module()，关键代码是MLP（也是tianshou中写的，有点复杂）

self.model = MLP(input_dim, output_dim, hidden_sizes, norm_layer, activation, device)

4.3.2 Actor()

actor = Actor(net, env.mat.shape[1], device=device).to(device)
from tianshou.utils.net.discrete import Actor, Critic，这部分也是调用了tianshou中的包。首先经过net进行preprocess，接着加上一层全连接

• 注意啦，注意啦！Actor的作用是给出action哦！即 MLP接收state，输出action概率
  

4.3.3 Critic()

这部分操作跟actor类似的~ （不过Actor有一层softmax，critic的output_dim只是一维，因为只需要输出一个值嘛）
critic = Critic(net, device=device).to(device)

• 注意啦注意啦！critic的作用是为action评分，在损失函数中会用到哦；即更新的时候会用到啦

4.3.4 初始化参数，指定optimizer

1. 使用orthogonal initialization 初始化actor和critic中module的参数（有论文支撑的哦）

2. 指定优化器时，actor-critic需要，state_tracker也需要哦~ learn的时候会派上用场

# orthogonal initialization  for m in list(actor.modules()) + list(critic.modules()):if isinstance(m, torch.nn.Linear):torch.nn.init.orthogonal_(m.weight)torch.nn.init.zeros_(m.bias)# 指定优化器optim_RL = torch.optim.Adam(list(actor.parameters()) +list(critic.parameters()), lr=args.lr)optim_state = torch.optim.Adam(state_tracker.parameters(), lr=args.lr)optim = [optim_RL, optim_state]

4.4 调用PPO

调用的代码：

policy = PPOPolicy(actor, critic, optim, dist,discount_factor=args.gamma,max_grad_norm=args.max_grad_norm,eps_clip=args.eps_clip,vf_coef=args.vf_coef,ent_coef=args.ent_coef,reward_normalization=args.rew_norm,advantage_normalization=args.norm_adv,recompute_advantage=args.recompute_adv,# dual_clip=args.dual_clip,# dual clip cause monotonically increasing log_std :)value_clip=args.value_clip,gae_lambda=args.gae_lambda,action_space=simulatedEnv.action_space,action_bound_method="" if args.env == "KuaishouEnv-v0" else "clip",action_scaling=False if args.env == "KuaishouEnv-v0" else True)

网络结构如下，可以看到PPOPolicy是由一个Actor和一个Critic组成的

PPOPolicy((actor): Actor((preprocess): Net((model): MLP((model): Sequential((0): Linear(in_features=20, out_features=64, bias=True)(1): ReLU()(2): Linear(in_features=64, out_features=64, bias=True)(3): ReLU())))(last): MLP((model): Sequential((0): Linear(in_features=64, out_features=3327, bias=True))))(critic): Critic((preprocess): Net((model): MLP((model): Sequential((0): Linear(in_features=20, out_features=64, bias=True)(1): ReLU()(2): Linear(in_features=64, out_features=64, bias=True)(3): ReLU())))(last): MLP((model): Sequential((0): Linear(in_features=64, out_features=1, bias=True))))
)

走进PPOPolicy，会发现他上面有好多好多祖宗：
祖孙四代：PPOPolicy -> A2CPolicy -> PGPolicy -> BasePolicy -> nn.Module
我们一个一个剖析：

4.4.1 BasePolicy

BasePolicy是老大中的老大！所有RL policy都要继承它！
输入为observation（state），输出为logits（action的概率）（不过代码里forward()是pass）

        self.observation_space = observation_spaceself.action_space = action_spaceself.action_type = ""if isinstance(action_space, (Discrete, MultiDiscrete, MultiBinary)):self.action_type = "discrete"elif isinstance(action_space, Box):self.action_type = "continuous"self.agent_id = 0self.updating = Falseself.action_scaling = action_scaling# can be one of ("clip", "tanh", ""), empty string means no boundingassert action_bound_method in ("", "clip", "tanh")self.action_bound_method = action_bound_methodself._compile()

4.4.2 PGPolicy

策略梯度策略，on-policy更新，需要玩完一整个回合才更新
代码部分，指定了actor（self.actor = model），优化器等变量啦~
我们输入state，得到action的步骤就是这里actor的工作~

        self.actor = modelself.optim = optimself.lr_scheduler = lr_schedulerself.dist_fn = dist_fnassert 0.0 <= discount_factor <= 1.0, "discount factor should be in [0, 1]"self._gamma = discount_factorself._rew_norm = reward_normalizationself.ret_rms = RunningMeanStd()self._eps = 1e-8self._deterministic_eval = deterministic_eval

forward()部分，为actor传入obs，输出distribution，根据分布选择action，最终返回Batch(logits=logits, act=act, state=h, dist=dist)

4.4.1 A2CPolicy

演员-评论家模型，Actor-Critic算法小结
Actor-Critic相当于PG的改进，相当于把损失函数中的$r_t$换成以下三种：

代码上和PG相比，A2C主要是多了一个critic网络，以及GAE（Generalized Advantage Estimation）等参数…
forward()函数并没有重写，还是用的PG的forward哦！因为他俩都是给actor输入state，然后输出action~
learn()函数，计算actor，critic，regularization，all 四个损失

4.4.1 PPOPolicy

PPO模型；相对于PG，加了重要性采样
这部分代码是作者基于tianshou中的PPO重写的~ 主要改动在加入了transformer更新。
optim: Union[torch.optim.Optimizer, List[torch.optim.Optimizer]]
（optim_RL 和 optim_state 两个优化器）

5. Prepare the collectors and logs

5.1 Collector

collector相当于强化学习轨迹episode的收集器：

    train_collector = Collector(policy, train_envs,VectorReplayBuffer(args.buffer_size, len(train_envs)),preprocess_fn=state_tracker.build_state)test_collector = Collector(policy, test_envs,preprocess_fn=state_tracker.build_state)

Collector()也是基于tianshou库修改的，传入的参数多是tianshou库中带的，要完全搞明白挺难的，只需要知道每个参数的含义就好啦；比如VectorReplayBuffer肯定就是存储数据的嘛~

• 其中的preprocess_fn是StateTrackerTransformer构建state的过程：

<bound method StateTrackerTransformer.build_state of StateTrackerTransformer((embedding_dict): ModuleDict((feat_user): Embedding(1411, 32)(feat_item): Embedding(3327, 32))(ffn_user): Linear(in_features=32, out_features=32, bias=True)(fnn_gate): Linear(in_features=33, out_features=32, bias=True)(sigmoid): Sigmoid()(pos_encoder): PositionalEncoding((dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(transformer_encoder): TransformerEncoder((layers): ModuleList((0): TransformerEncoderLayer((self_attn): MultiheadAttention((out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=32, out_features=32, bias=True))(linear1): Linear(in_features=32, out_features=128, bias=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(linear2): Linear(in_features=128, out_features=32, bias=True)(norm1): LayerNorm((32,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(norm2): LayerNorm((32,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(dropout1): Dropout(p=0.1, inplace=False)(dropout2): Dropout(p=0.1, inplace=False))(1): TransformerEncoderLayer((self_attn): MultiheadAttention((out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=32, out_features=32, bias=True))(linear1): Linear(in_features=32, out_features=128, bias=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(linear2): Linear(in_features=128, out_features=32, bias=True)(norm1): LayerNorm((32,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(norm2): LayerNorm((32,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(dropout1): Dropout(p=0.1, inplace=False)(dropout2): Dropout(p=0.1, inplace=False))))(decoder): Linear(in_features=32, out_features=20, bias=True)
)>

collector初始化函数中，还有一个reset()：

    def reset(self) -> None:"""Reset all related variables in the collector."""# use empty Batch for "state" so that self.data supports slicing# convert empty Batch to None when passing data to policyself.data = Batch(obs={}, act={}, rew={}, done={},obs_next={}, info={}, policy={})self.reset_env() # 调用collector中的reset，构造initial state;修改了self.data.obsself.reset_buffer() #调用collector中的函数，初始化一定大小的bufferself.reset_stat() # step, episode, collect_time置为0

• reset_env()构建初始化状态:
  ① 初始化了state tracker中的self.data和self.len_data参数；
  ② obs = self.env.reset()返回了初始用户（100个，因为设置了100个环境）
  ③ 调用build_state（返回obs, obs_next）构建state，赋值给self.data.obs

5.1 logs & callback

1. 使用Tensorboard 中的SummaryWriter，以及tianshou库中的BasicLogger。

    log_path = os.path.join(MODEL_SAVE_PATH)writer = SummaryWriter(log_path)logger1 = BasicLogger(writer, save_interval=args.save_interval)policy.callbacks = [History()] + [LoggerCallback_RL(logger_path)]

2. policy.callbacks = [History()] + [LoggerCallback_RL(logger_path)]
   把所有事件都记录到 History 对象的回调函数；LoggerCallback_RL是作者自己写的函数，还没看懂

6. Learn the model

前面只是在构建模型（PPO，StateTracker…），接下来就是训练过程啦！

1. 调用onpolicy_trainer训练模型，要传入刚刚构建的train_collector 和 test_collector ：

    result = onpolicy_trainer(policy, train_collector, test_collector, state_tracker,args.epoch, args.step_per_epoch,args.repeat_per_collect, args.test_num, args.batch_size,episode_per_collect=args.episode_per_collect,# stop_fn=stop_fn,# save_fn=save_fn,logger=logger1,resume_from_log=args.resume,# save_checkpoint_fn=save_checkpoint_fn,save_model_fn=functools.partial(save_model_fn,model_save_path=model_save_path,state_tracker=state_tracker,optim=optim,is_save=args.is_save))

这里又遇见了我们的老朋友func = functools.partial(func, *args, **keywords)，这次是为save_model_fn构建的偏函数，传入了save_model_fn的参数，epoch和policy还没有传。这个函数就是输出各种信息的~
彻底明白 Python partial()

2. 进行各种初始化，调用collector的reset_stat()等
3. 训练前先测试一遍test_episode（6.1）
4. 回调函数 callbacks
5. 开始训练（6.2），训练过程中也会测试哦

6.1 test_episode

这部分就是论文中的第三步哦~ 与真实环境交互，reward来源于小矩阵的值~

test_result = test_episode(policy, test_collector, test_fn, start_epoch,episode_per_test, logger, env_step, reward_metric)

test_episode是调用tianshou.trainer中的函数，主要执行代码：

    collector.reset_env()collector.reset_buffer()result = collector.collect(n_episode=n_episode)

6.1.1 collector.reset_env()

运行中会调用collector中的reset_env()：

① StateTracker中的build_state初始化；初始化了state tracker中的self.data和self.len_data参数；

② KuaishouEnv中的reset()；obs = self.env.reset()返回了初始用户（100个，因为设置了100个环境）

③ 调用StateTracker中的build_state（返回obs, obs_next）构建state，赋值给self.data.obs

6.1.2 collector.reset_buffer()

这部分就是设置了VectorReplayBuffer：

    def reset_buffer(self, keep_statistics: bool = False) -> None:"""Reset the data buffer."""## Chongmingmaxsize = self.buffer.maxsizebuffer_num = self.buffer.buffer_numbuffer = VectorReplayBuffer(maxsize, buffer_num)self._assign_buffer(buffer)# self.buffer.reset(keep_statistics=keep_statistics)

6.1.3 collector.collect

这部分就是测试的精髓啦！最终会返回一个字典，存储了reward，lens等结果。
test的时候是不会更新参数的，因此只传入了n_episode一个参数。

1. self.reset() # Instead of using the last obs, we generate new obs using updated parameters. 注意一下这一句，这里是调用collector中的.reset()函数，初始化了$s_0$（self.data.obs）；
   从注释我们可以知道，因为StateTracker会不断更新，所以我们需要用新的参数来初始化state。（其实前面rest那么多次，都没用上）
2. self.policy 输入state（是self.data.obs哦！last_state是个空值哦），输出action：
   
3. 进入快手环境，self.env.step 传入action，得到下一步的状态等信息；注意，这里的obs_next并不是最终的state，还要经过StateTracker才行：

# 调用kuaishouEnv中的env函数，传入action和env的序号；这里返回的obs_next就是action
obs_next, rew, done, info = self.env.step(action_remap, ready_env_ids)

① 判断是否结束，是论文中提到的exit mechanism：

done = self._determine_whether_to_leave(t, action)

② _add_action_to_history 保存数据：

    def _add_action_to_history(self, t, action):self.sequence_action.append(action)self.history_action[t] = actionassert self.max_history == tself.max_history += 1

③ reward来自于小矩阵的值：

reward = self.mat[self.cur_user, action]

④ 更新各种值：

self.cum_reward += reward
self.total_turn += 1

⑤ 如果done，就换一个user

4. 调用statetracker的build_state得到state(obs)，和前面reset不一样，这里并不是初始化$s_0$了，要用到门控机制了哦！
   
5. 存储到buffer；这里是VectorReplayBuffer类型，add()是tianshou中的方法，目的就是把这一堆结果存到buffer中。

   ptr, ep_rew, ep_len, ep_idx = self.buffer.add(self.data, buffer_ids=ready_env_ids)

6. 判断一下有没有结束的（一共生成了100个环境嘛，肯定不是一起done呢），有的话，就需要记录下episode_lens,episode_rews,episode_start_indices等数据，还要从 ready_env_ids 中删除多余的 env id。
7. 当前state要变咯：self.data.obs = self.data.obs_next。
8. 进行了n_episode轮后，就break啦
9. 记录一下数据：

        # generate statisticsself.collect_step += step_countself.collect_episode += episode_countself.collect_time += max(time.time() - start_time, 1e-9)

10. 返回结果啦：

        res = {"n/ep": episode_count,"n/st": step_count,"rews": rews,"lens": lens,"idxs": idxs,}

test_result（logger.log_test_data(result, global_step)算了rew_std）：

6.2 callbacks

回调函数，目的是记录下各种日志：

	callbacks = CallbackList(policy.callbacks)callbacks.set_model(policy)callbacks.on_train_begin()if not hasattr(callbacks, 'model'):  # for tf1.40callbacks.__setattr__('model', policy)callbacks.model.stop_training = False

6.3 train

刚刚是测试的部分，现在要开始训练了~ 二者都调用了collector.collect。
tqdm用法
大致步骤：
① train_collector.collect收集轨迹，查看结果
② 存储结果至data
③ 计算loss
④ 记录下loss
⑤ 测试一下，看看结果如何
⑥ 调用gather_info查看结果

6.3.1 train_collector.collect

和 6.1.3 类似，不过这里的.step()是simulatedEnv（user model构建的哦）。
step()：
① 从小矩阵得到ground-truth，后面需要done判断是否结束
② 计算exposure effect $e_t^{\ast }(u,i)$，exposure_effect = self._compute_exposure_effect(t, action)
③ _add_action_to_history，保存一下结果
④ 把exposure算进来计算一下reward,clip0(pred_reward) / (1.0 + exposure_effect)

返回result：

6.3.2 计算loss

losses = policy.update(0, train_collector.buffer,batch_size=batch_size, repeat=repeat_per_collect)

update是调用base中的函数，需要传入buffer哈，关键代码如下：

        batch, indice = buffer.sample(sample_size)self.updating = Truebatch = self.process_fn(batch, buffer, indice)result = self.learn(batch, **kwargs)self.post_process_fn(batch, buffer, indice)self.updating = Falsereturn result

下面我们一个一个看：

1. 计算buffer.sample()
   这里就是在采样啦！过程有点点复杂~
   
   
2. 调用PPO的process_fn()：
   算了一下_compute_returns，后面我也不知道在干嘛了，反正就是处理了一下batch嘛~
3. 调用PPO中的learn()：
   这里就是参数更新啦！这部分代码主要还是沿用tianshou的，但是加入了更新StateTracker的步骤~
   ① RL和StateTracker的优化器：optim_RL, optim_state = self.optim
   ② 按照PPO算法，依次计算actor loss，critic loss。更新optim_RL
   ③ 最后一次，更新statetracker。

注意，不能同时更新agent和state，会报错的：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
因为PPO是分批更新参数的，假设先更新$t_1$,$t_2$时刻的agent和statetracker（反向传播），等到更新$t_3$,$t_4$时刻时，StateTracker就变了，同样的输入，输出不一样了。所以会报错！
因此，在更新agent的时候应该固定住StateTracker，最后再更新statetracker。

最终输出loss：

4. post_process_fn()：这部分目的是更新采样权重，不过在CIRS中并没有派上用场呢。

6.3.3 测试

1. 调用test_episode进行测试（同6.1），记录下最好的结果

        if best_epoch < 0 or best_reward < rew: # 记录下bestbest_epoch, best_reward, best_reward_std = epoch, rew, rew_std

2. 调用前面传入的偏函数save_model_fn

7. save info

就是存储模型参数啦！

torch.save({'policy': policy.cpu().state_dict(),'optim_RL': optim[0].state_dict(),'optim_state': optim[1].state_dict(),'state_tracker': state_tracker.cpu().state_dict(),}, model_save_path)REMOTE_ROOT = "/root/Counterfactual_IRS"LOCAL_PATH = logger_pathREMOTE_PATH = os.path.join(REMOTE_ROOT, os.path.dirname(LOCAL_PATH))

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终于看完啦！！！耶(＾－＾)V
完结！✿✿ヽ(°▽°)ノ✿撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
大家有问题可以在评论区留言哦＼＼\٩(‘ω’)و//／／

这篇关于中科大+快手出品 CIRS: Bursting Filter Bubbles by Counterfactual Interactive Recommender System 代码解析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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