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每种优化器都有自己最合适的学习率？？？为啥啊？？？
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测试auc数值和sklearn的差别
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发现是读数据的问题
刚读进来的数据
解决方法：分隔符错了
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auc在0.5左右波动的问题：
考虑到网络参数异常，使用不同的学习率进行测试：
学习率1e-2: auc在0.5波动
学习率1e-4: 停滞在全零估计结果中
学习率1e-6: 停滞在全1估计结果中
- 考虑到使用的优化器可能有问题（肯定没有，不过还是改成最常用的adam试一下吧。。。）
使用adam，然后学习率改成3e-4进行尝试
学习率3e-4: 停滞在全零估计中
学习率1e-5:
学习率1e-5，batchsize2048:
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考虑到可能是网络权重变化过大的原因，尝试将网络权重打印出来，因为最后一层的权重直接影响到结果，选择最后一层网络权重进行测试。
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因为输入数据中只有title，所以将原来的concat去掉之后看一下效果：
效果明显编号，出乎意料
现在使用不同的优化器和不同的batch size来进行测试：
pai -name tensorflow140 -Dscript="file:///home/hengsong/origin_deep_cluster_odps_8.tar.gz" -DentryFile="train_v4.py" -Dcluster='{"worker":{"count":30, "cpu":200, "memory":4000}, "ps":{"count":10, "cpu":200, "memory":5000}}' -Dtables="odps://graph_embedding/tables/hs_train_data_dssm_2,odps://graph_embedding/tables/hs_test_data_dssm_2" -DcheckpointDir="oss://bucket-automl/hengsong/?role_arn=acs:ram::1293303983251548:role/graph2018&host=cn-hangzhou.oss-internal.aliyun-inc.com" -DuserDefinedParameters="--learning_rate=3e-4 --batch_size=256 --is_save_model=True --attention_type=1 --num_epochs=10000 --ckpt=hs_ugc_video.ckpt" -DuseSparseClusterSchema=True;
learning rate 1e-5， batch size 256: 结果中还是有很多正样本会被预测成负样本，但是预测为正的结果基本上都是对的
adam learning rate 3e-4， batch size 256: 可以看出来，adam的效果明显更好
adam learning rate 3e-4， batch size 2048: 可以看出来，batch size设置为2048效果明显更好
使用不同的attention进行测试：结果全零
使用70亿条数据进行训练：batch size 256， learning rate 3e-4 with adam
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新问题：训练集和测试集的acc差别很大，相差0.7左右
可能的原因：之己算所有的参数的时候都是从第一个epoch开始，计算到当前的均值，因为test每隔50个epoch才会更新一次，因此可能会滞后一些 -
batch size使用2048的效果要明显优于256，使用1024对大数据进行测试
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关于tensorflow auc代码的问题和修正
- 最后留下的两个程序
pai -name tensorflow140 -Dscript="file:///home/hengsong/origin_deep_cluster_odps_8.tar.gz" -DentryFile="train_v4.py" -Dcluster='{"worker":{"count":30, "cpu":200, "memory":4000}, "ps":{"count":10, "cpu":200, "memory":5000}}' -Dtables="odps://graph_embedding/tables/hs_train_data_dssm_2,odps://graph_embedding/tables/hs_test_data_dssm_2" -DcheckpointDir="oss://bucket-automl/hengsong/?role_arn=acs:ram::1293303983251548:role/graph2018&host=cn-hangzhou.oss-internal.aliyun-inc.com" -DuserDefinedParameters="--learning_rate=3e-4 --batch_size=1024 --is_save_model=True --attention_type=1 --num_epochs=100 --ckpt=hs_ugc_video.ckpt" -DuseSparseClusterSchema=True;
pai -name tensorflow140 -Dscript="file:///home/hengsong/origin_deep_cluster_odps_8.tar.gz" -DentryFile="train_v4.py" -Dcluster='{"worker":{"count":10, "cpu":200, "memory":4000}, "ps":{"count":3, "cpu":200, "memory":5000}}' -Dtables="odps://graph_embedding/tables/hs_train_data_dssm_3,odps://graph_embedding/tables/hs_test_data_dssm_3" -DcheckpointDir="oss://bucket-automl/hengsong/?role_arn=acs:ram::1293303983251548:role/graph2018&host=cn-hangzhou.oss-internal.aliyun-inc.com" -DuserDefinedParameters="--learning_rate=3e-4 --batch_size=1024 --is_save_model=True --attention_type=1 --num_epochs=1000 --ckpt=hs_ugc_video.ckpt" -DuseSparseClusterSchema=True;
使用40w数据进行训练：
使用70亿数据进行训练：
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