当然SDL的想法非常好：

1. 相比K8s + TF只是完成了分布式训练,  SDL 把data process ,data training,data inference 三者给完全衔接了。

2. 提供了一个很好的编程模型，以sk-learn/Mllib的方式完成模型的训练，对于工作效率提升明显。

3. 分布式模型训练，分布式模型超参数tunning, 分别解决了训练数据量大的问题，参数探索的问题。

因为我司以NLP为主，所以我提供了一个deep learning auto-encoder的一个demo,展现SDL的能力。顺带通过引入Kafka解决了
"分布式模型超参数tunning"在实际场景不可用的问题。有时间会完成和TFoS的集成。

演示代码

我这里写了一个单元测试(python/tests/transformers/tf_text_test.py)：

class TFTextTransformerTest(SparkDLTestCase):
    def test_loadText(self):
        input_col = "text"
        output_col = "sentence_matrix"

        documentDF = self.session.createDataFrame([
            ("Hi I heard about Spark", 1),
            ("I wish Java could use case classes", 0),
            ("Logistic regression models are neat", 2)
        ], ["text", "preds"])        # transform text column to sentence_matrix column which contains 2-D array.
        transformer = TFTextTransformer(
            inputCol=input_col, outputCol=output_col)

        df = transformer.transform(documentDF)        # create a estimator to training where map_fun contains tensorflow's code
        estimator = TFTextFileEstimator(inputCol="sentence_matrix", outputCol="sentence_matrix", labelCol="preds",
                                        kafkaParam={"host": "127.0.0.1", "topic": "test", "group_id": "sdl_1"},
                                        fitParam=[{"epochs": 5, "batch_size": 64}, {"epochs": 5, "batch_size": 1}],
                                        mapFnParam=map_fun)
        estimator.fit(df).collect()

TFTextTransformer 主要是把任意文本转化为一个二维矩阵，一行代表一个词汇，每个词汇都是word embedding的形态。该Transformer本质是做featurize的工作，2-D array 是能够直接被包括CNN,LSTM等算法操作的格式。 我这里简要介绍下TFTextTransformer的处理流程：

1. 获取输入列，然后使用word2vec对数据进行训练，得到每个词的word embedding，最后作为一个map(word, vector) 广播出去

2. 将input_col列的句子转化为一个2-D array作为outputCol

3. 添加一些常数列到新的DataFrame里，比如vocab_size(词汇数目)，embedding_size(词向量大小)。

4. 返回新DataFrame

TFTextFileEstimator 完成训练过程，具体流程为：

1. TFTextFileEstimator 将TFTextTransformer的每一条数据序列化后写入Kafka

2. 根据fitParams （也就是你设置的超参数组合）长度，启动对应个数的tensorflow实例

3. 为tensorflow实例从kafka拉去数据，并且提供一个_read_data函数句柄给tensorflow程序。

4. 调用你编写的tf程序，完成训练。

额外引入kafka的原因是因为，每个tensorflow实例都需要消费全量的数据，一个简单的做法是把数据collect到driver端然后broadcast出去，但是实际上行不通，所以将数据集中放在kafka。

map_fun 是一个函数，这里你完全可以使用keras/tensorflow 构建模型，并且调用_read_data获取数据，以及通过args获得必要的参数，具体代码(python/sparkdl/tf_fun.py)：

def map_fun(_read_data, **args):
    import tensorflow as tf
    EMBEDDING_SIZE = args["embedding_size"]
    feature = args['feature']
    label = args['label']
    params = args['params']['fitParam']
    SEQUENCE_LENGTH = 64

    def feed_dict(batch):
        # Convert from dict of named arrays to two numpy arrays of the proper type
        features = []        for i in batch:
            features.append(i['sentence_matrix'])        # print("{} {}".format(feature, features))
        return features

    encoder_variables_dict = {        "encoder_w1": tf.Variable(
            tf.random_normal([SEQUENCE_LENGTH * EMBEDDING_SIZE, 256]), name="encoder_w1"),        "encoder_b1": tf.Variable(tf.random_normal([256]), name="encoder_b1"),        "encoder_w2": tf.Variable(tf.random_normal([256, 128]), name="encoder_w2"),        "encoder_b2": tf.Variable(tf.random_normal([128]), name="encoder_b2")
    }

_read_data 可以获取spark dataframe的数据，典型用法如下：

for i in range(params.epochs):
        print("epoll {}".format(i))        for data in _read_data(max_records=params.batch_size):
            batch_data = feed_dict(data)
            sess.run(train_step, feed_dict={input_x: batch_data})

    sess.close()

这里，你核心关注如何构建网络，数据处理的工作前面的transformer已经帮你完成。

作者：祝威廉
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