以下是本例的简要目录结构及说明：
├── data # 数据
├── sample_data #示例数据
├── train #训练数据
├── train_data.txt
├── __init__.py
├── README.md #文档
├── config.yaml # sample数据配置
├── config_bigdata.yaml # 全量数据配置
├── net.py # 模型核心组网（动静统一）
├── static_model.py # 构建静态图
├── dygraph_model.py # 构建动态图
├── criteo_reader.py #数据读取程序
├── benchmark.yaml # benchmark的配置
├── benchmark_data.sh # benchmark的数据处理
├── benchmark_reader.py # benchmark的数据读取程序
注：在阅读该示例前，建议您先了解以下内容：
《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》是Google 2016年发布的推荐框架，wide&deep设计了一种融合浅层（wide）模型和深层（deep）模型进行联合训练的框架，综合利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力，实现单模型对推荐系统准确性和扩展性的兼顾。从推荐效果和服务性能两方面进行评价：
- 效果上，在Google Play 进行线上A/B实验，wide&deep模型相比高度优化的Wide浅层模型，app下载率+3.9%。相比deep模型也有一定提升。
- 性能上，通过切分一次请求需要处理的app 的Batch size为更小的size，并利用多线程并行请求达到提高处理效率的目的。单次响应耗时从31ms下降到14ms。
训练及测试数据集选用Display Advertising Challenge所用的Criteo数据集。该数据集包括两部分：训练集和测试集。训练集包含一段时间内Criteo的部分流量，测试集则对应训练数据后一天的广告点击流量。 每一行数据格式如下所示：
<label> <integer feature 1> ... <integer feature 13> <categorical feature 1> ... <categorical feature 26>
其中<label>表示广告是否被点击，点击用1表示，未点击用0表示。<integer feature>代表数值特征（连续特征），共有13个连续特征。<categorical feature>代表分类特征（离散特征），共有26个离散特征。相邻两个特征用\t分隔，缺失特征用空格表示。测试集中<label>特征已被移除。
在模型目录的data目录下为您准备了快速运行的示例数据，若需要使用全量数据可以参考下方效果复现部分。
PaddlePaddle>=2.0
python 2.7/3.5/3.6/3.7
os : windows/linux/macos
本文提供了样例数据可以供您快速体验，在任意目录下均可执行。在Wide & Deep模型目录的快速执行命令如下：
# 进入模型目录
# cd models/rank/wide_deep # 在任意目录均可运行
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml
# 动态图预测
python -u ../../../tools/infer.py -m config.yaml
# 静态图训练
python -u ../../../tools/static_trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml
# 静态图预测
python -u ../../../tools/static_infer.py -m config.yaml wide&deep设计了一种融合浅层（wide）模型和深层（deep）模型进行联合训练的框架，综合利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力，实现单模型对推荐系统准确性和扩展性的兼顾。
wide&deep:
为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型，我们在每个模型下都提供了样例数据。如果需要复现readme中的效果,请按如下步骤依次操作即可。 在全量数据下模型的指标如下：
| 模型 | auc | batch_size | thread_num | epoch_num | Time of each epoch |
|---|---|---|---|---|---|
| wide_deep | 0.79 | 512 | 1 | 4 | 约2小时 |
- 确认您当前所在目录为PaddleRec/models/rank/wide_deep
- 进入paddlerec/datasets/criteo目录下，执行该脚本，会从国内源的服务器上下载我们预处理完成的criteo全量数据集，并解压到指定文件夹。
cd ../../../datasets/criteo
sh run.sh- 切回模型目录,执行命令运行全量数据
cd - # 切回模型目录
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config_bigdata.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml
python -u ../../../tools/infer.py -m config_bigdata.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml