From 7314eabd49fb25bd97d17e3b030bc95815fc7e9b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: duyiqi17 <duyiqi17@outlook.com>
Date: Fri, 19 Mar 2021 12:52:16 +0800
Subject: [PATCH] add mind_model

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gI}y1+Z}@iCxZoWq`O=>6l>Ptm|7i{g{5JaE0D@@rj{pDw

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/models/recall/mind/README.md b/models/recall/mind/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d2e774ea4
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/README.md
@@ -0,0 +1,123 @@
+# MIND(Multi-Interest Network with Dynamic Routing)
+
+以下是本例的简要目录结构及说明： 
+```shell
+├── data #样例数据
+│   ├── demo                    #demo训练数据
+│   │   └── demo.txt     
+│   ├── processs.py             #处理全量数据的脚本
+│   ├── run.sh                  #全量数据下载的脚本
+│   └── valid                    #demo测试数据
+│       └── part-0    
+├── config.yaml                 #数据配置
+├── dygraph_model.py            #构建动态图
+├── evaluate_dygraph.py         #评测动态图
+├── evaluate_reader.py          #评测数据reader
+├── evaluate_static.py          #评测静态图
+├── mind_reader.py              #训练数据reader
+├── net.py                      #模型核心组网（动静合一）
+└── static_model.py             #构建静态图
+```
+
+注：在阅读该示例前，建议您先了解以下内容：
+
+[paddlerec入门教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/blob/master/README.md)
+
+## 内容
+- [模型简介](#模型简介)
+- [数据准备](#数据准备)
+- [运行环境](#运行环境)
+- [快速开始](#快速开始)
+- [模型组网](#模型组网)
+- [效果复现](#效果复现)
+- [进阶使用](#进阶使用)
+- [FAQ](#FAQ)
+
+## 模型简介
+本例实现了基于动态路由的用户多兴趣网络，如下图所示：
+<p align="center">
+<img align="center" src="../../../doc/imgs/mind.png">
+<p>
+Multi-Interest Network with Dynamic Routing (MIND) 是通过构建用户和商品向量在统一的向量空间的多个用户兴趣向量，以表达用户多样的兴趣分布。然后通过向量召回技术，利用这多个兴趣向量去检索出TopK个与其近邻的商品向量，得到 TopK个 用户感兴趣的商品。其核心是一个基于胶囊网络和动态路由的（B2I Dynamic Routing）Multi-Interest Extractor Layer。
+
+推荐参考论文:[http://cn.arxiv.org/abs/1904.08030](http://cn.arxiv.org/abs/1904.08030)
+
+## 数据准备
+在模型目录的data目录下为您准备了快速运行的示例数据，训练数据、测试数据、词表文件依次保存在data/train, data/test文件夹中。若需要使用全量数据可以参考下方效果复现部分。
+
+训练数据的格式如下：
+```
+0,17978,0
+0,901,1
+0,97224,2
+0,774,3
+0,85757,4
+```
+分别表示uid、item_id和点击的顺序(时间戳)
+
+测试数据的格式如下：
+```
+user_id:543354 hist_item:143963 hist_item:157508 hist_item:105486 hist_item:40502 hist_item:167813 hist_item:233564 hist_item:221866 hist_item:280310 hist_item:61638 hist_item:158494 hist_item:74449 hist_item:283630 hist_item:135155 hist_item:96176 hist_item:20139 hist_item:89420 hist_item:247990 hist_item:126605 target_item:172183 target_item:114193 target_item:79966 target_item:134420 target_item:50557
+user_id:543362 hist_item:119546 hist_item:78597 hist_item:86809 hist_item:63551 target_item:326165
+user_id:543366 hist_item:45463 hist_item:9903 hist_item:3956 hist_item:49726 target_item:199426
+```
+其中`hist_item`和`target_item`均是变长序列，读取方式可以看`evaluate_reader.py`
+
+## 运行环境
+PaddlePaddle>=2.0
+
+python 2.7/3.5/3.6/3.7
+
+os : windows/linux/macos
+
+## 快速开始
+
+在mind模型目录的快速执行命令如下：
+```
+# 进入模型目录
+# cd models/recall/word2vec # 在任意目录均可运行
+# 动态图训练
+python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml 
+# 动态图预测
+python -u evaluate_dygraph.py -m config.yaml  -top_n 50  #对测试数据进行预测，并通过faiss召回候选结果评测Reacll、NDCG、HitRate指标
+
+# 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 evaluate_static.py -m config.yaml  -top_n 50  #对测试数据进行预测，并通过faiss召回候选结果评测Reacll、NDCG、HitRate指标
+```
+
+## 模型组网
+
+细节见上面[模型简介](#模型简介)部分
+
+### 效果复现
+由于原始论文没有提供实验的复现细节，为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型，我们使用论文[ComiRec](https://arxiv.org/abs/2005.09347)提供的AmazonBook数据集和训练任务进行复现。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 |  batch_size | epoch_num| Recall@50 | NDCG@50 | HitRate@50 |Time of each epoch |
+| :------| :------ | :------ | :------| :------ | :------|  :------ | 
+| mind(静态图) | 128 | 6 | 4.61% | 11.28%| 18.92%| -- |
+| mind(动态图) | 128 | 6 | 4.57% | 11.25%| 18.99%| -- |
+
+1. 确认您当前所在目录为PaddleRec/models/recall/mind
+2. 进入data目录下执行run.sh脚本，会下载处理完成的AmazonBook数据集，并解压到指定目录
+```bash
+cd ./data
+sh run.sh
+``` 
+3. 切回模型目录,执行命令运行全量数据
+```bash
+d - # 切回模型目录
+# 动态图训练
+python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config.yaml 
+python -u evaluate_dygraph.py -m config.yaml # 全量数据运行config.yaml 
+```
+
+## 进阶使用
+  
+## FAQ
+
+## 参考
+
+数据集及训练任务参考了[ComiRec](https://github.com/THUDM/ComiRec)
diff --git a/models/recall/mind/config.yaml b/models/recall/mind/config.yaml
new file mode 100644
index 000000000..5b215e086
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/config.yaml
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+runner:
+  train_data_dir: "data/train"
+  train_reader_path: "mind_reader" # importlib format
+  use_gpu: True
+  use_auc: False
+  train_batch_size: 128
+  epochs: 6
+  print_interval: 500
+  model_save_path: "output_model_mind"
+  infer_batch_size: 128
+  infer_reader_path: "evaluate_reader" # importlib format
+  test_data_dir: "data/valid"
+  infer_load_path: "output_model_mind"
+  infer_start_epoch: 0
+  infer_end_epoch: 4
+
+  # distribute_config
+  # sync_mode: "async"
+  # split_file_list: False
+  # thread_num: 1
+
+
+  # hyper parameters of user-defined network
+hyper_parameters:
+  # optimizer config
+  optimizer:
+    class: Adam
+    learning_rate: 0.005
+    # strategy: async
+  # user-defined <key, value> pairs
+  item_count: 367983
+  embedding_dim: 64
+  hidden_size: 64
+  neg_samples: 1280
+  maxlen: 20
+  pow_p: 1.0
+  distributed_embedding: 0
diff --git a/models/recall/mind/data/processs.py b/models/recall/mind/data/processs.py
new file mode 100644
index 000000000..b599f0f46
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/data/processs.py
@@ -0,0 +1,76 @@
+#   Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+import sys
+import os
+import json
+import numpy as np
+import argparse
+import random
+
+parser = argparse.ArgumentParser()
+parser.add_argument(
+    "-type", type=str, default="train", help="train|valid|test")
+parser.add_argument("-maxlen", type=int, default=20)
+
+
+def load_graph(source):
+    graph = {}
+    with open(source) as fr:
+        for line in fr:
+            conts = line.strip().split(',')
+            user_id = int(conts[0])
+            item_id = int(conts[1])
+            time_stamp = int(conts[2])
+            if user_id not in graph:
+                graph[user_id] = []
+            graph[user_id].append((item_id, time_stamp))
+
+    for user_id, value in graph.items():
+        value.sort(key=lambda x: x[1])
+        graph[user_id] = [x[0] for x in value]
+    return graph
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    args = parser.parse_args()
+    filelist = []
+    for i in range(10):
+        filelist.append(open(args.type + "/part-%d" % (i), "w"))
+    action_graph = load_graph("data/book_data/book_" + args.type + ".txt")
+    if args.type == "train":
+        for uid, item_list in action_graph.items():
+            for i in range(4, len(item_list)):
+                if i >= args.maxlen:
+                    hist_item = item_list[i - args.maxlen:i]
+                else:
+                    hist_item = item_list[:i]
+                target_item = item_list[i]
+                print(
+                    " ".join(["user_id:" + str(uid)] + [
+                        "hist_item:" + str(n) for n in hist_item
+                    ] + ["target_item:" + str(target_item)]),
+                    file=random.choice(filelist))
+    else:
+        for uid, item_list in action_graph.items():
+            k = int(len(item_list) * 0.8)
+            if k >= args.maxlen:
+                hist_item = item_list[k - args.maxlen:k]
+            else:
+                hist_item = item_list[:k]
+            target_item = item_list[k:]
+            print(
+                " ".join(["user_id:" + str(uid), "target_item:0"] + [
+                    "hist_item:" + str(n) for n in hist_item
+                ] + ["eval_item:" + str(n) for n in target_item]),
+                file=random.choice(filelist))
diff --git a/models/recall/mind/data/run.sh b/models/recall/mind/data/run.sh
new file mode 100644
index 000000000..26e5e913e
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/data/run.sh
@@ -0,0 +1,13 @@
+
+wget https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/e5c4211255bc40cba828/?dl=1
+
+tar -xvf data.tar.gz
+
+rm -rf train valid
+mkdir train
+mkdir valid
+
+mv data/book_data/book_train.txt  train
+python preprocess.py -type valid -maxlen 20
+rm -rf data.tar.gz
+rm -rf data
diff --git a/models/recall/mind/data/train/demo.txt b/models/recall/mind/data/train/demo.txt
new file mode 100644
index 000000000..408aa6ac7
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/data/train/demo.txt
@@ -0,0 +1,20000 @@
+0,17978,0
+0,901,1
+0,97224,2
+0,774,3
+0,85757,4
+0,74974,5
+0,233838,6
+0,13463,7
+0,19191,8
+0,205231,9
+0,336407,10
+0,15086,11
+0,170404,12
+0,62564,13
+0,17895,14
+0,83315,15
+0,465,16
+0,52444,17
+1,2751,0
+1,5179,1
+1,4388,2
+1,727,3
+1,277,4
+1,59076,5
+2,76,0
+2,5653,1
+2,8524,2
+2,13286,3
+2,3354,4
+2,24,5
+3,329854,0
+3,171233,1
+3,260671,2
+3,26839,3
+3,106437,4
+4,1303,0
+4,136128,1
+4,169956,2
+4,948,3
+4,9794,4
+4,14789,5
+4,244343,6
+4,51952,7
+4,1510,8
+4,31552,9
+4,4174,10
+4,275874,11
+4,44549,12
+4,12120,13
+4,91273,14
+4,82698,15
+4,62439,16
+4,71486,17
+4,16451,18
+4,16920,19
+4,226447,20
+4,108475,21
+4,288380,22
+4,75759,23
+4,96964,24
+4,170480,25
+4,86904,26
+4,25205,27
+4,6708,28
+4,331034,29
+4,198097,30
+4,78962,31
+4,333196,32
+4,35734,33
+4,173647,34
+4,264016,35
+4,203723,36
+4,101033,37
+4,112505,38
+4,25198,39
+4,232023,40
+4,39856,41
+4,45818,42
+4,135741,43
+4,107235,44
+4,10173,45
+4,19210,46
+4,165930,47
+4,52595,48
+4,30497,49
+4,119359,50
+4,43250,51
+4,282262,52
+4,254213,53
+4,185465,54
+4,44562,55
+4,45901,56
+4,42105,57
+4,64907,58
+4,331032,59
+4,112543,60
+4,132811,61
+4,59729,62
+4,10314,63
+4,232262,64
+4,288726,65
+4,42053,66
+4,145886,67
+4,169505,68
+4,5412,69
+4,53780,70
+4,189940,71
+4,254154,72
+4,157383,73
+4,185970,74
+4,56949,75
+4,252344,76
+4,333405,77
+4,204689,78
+4,71508,79
+4,204687,80
+4,68637,81
+4,136191,82
+4,21445,83
+4,226831,84
+4,260975,85
+4,226825,86
+4,286622,87
+4,71488,88
+4,145461,89
+4,170200,90
+4,226838,91
+4,252561,92
+4,170451,93
+4,157381,94
+4,141778,95
+4,203636,96
+4,286632,97
+5,103,0
+5,4928,1
+5,54758,2
+5,2128,3
+5,12863,4
+5,5434,5
+5,2790,6
+5,122,7
+5,1256,8
+5,6410,9
+5,1062,10
+5,2470,11
+6,30139,0
+6,33913,1
+6,23632,2
+6,2566,3
+6,3617,4
+6,4517,5
+6,14394,6
+6,71897,7
+6,5755,8
+6,3888,9
+6,18526,10
+6,18054,11
+6,36684,12
+6,15324,13
+6,43627,14
+7,2376,0
+7,283,1
+7,4909,2
+7,340683,3
+7,49980,4
+7,49684,5
+7,1581,6
+7,105083,7
+7,24701,8
+7,108732,9
+7,99784,10
+7,7741,11
+7,8370,12
+7,368,13
+7,413,14
+7,8435,15
+8,4274,0
+8,30960,1
+8,38001,2
+8,268592,3
+8,1602,4
+9,8229,0
+9,53605,1
+9,6414,2
+9,20425,3
+9,1567,4
+9,18337,5
+9,19047,6
+9,194904,7
+9,1905,8
+9,3491,9
+10,102122,0
+10,179349,1
+10,20217,2
+10,202280,3
+10,223945,4
+10,186225,5
+10,257017,6
+10,72631,7
+11,68975,0
+11,86010,1
+11,1932,2
+11,299460,3
+11,174692,4
+11,238704,5
+11,37147,6
+11,24107,7
+11,417,8
+11,103653,9
+12,1452,0
+12,5059,1
+12,12553,2
+12,15576,3
+12,31080,4
+13,50670,0
+13,44833,1
+13,50680,2
+13,56122,3
+13,147851,4
+14,6226,0
+14,18179,1
+14,137266,2
+14,2244,3
+14,17238,4
+14,247971,5
+14,4850,6
+14,3572,7
+14,1710,8
+14,54,9
+14,28419,10
+14,7730,11
+14,26601,12
+14,195,13
+14,3051,14
+14,169212,15
+14,18905,16
+15,459,0
+15,188,1
+15,327,2
+15,214,3
+15,646,4
+15,903,5
+15,22155,6
+15,17794,7
+15,4108,8
+15,19,9
+15,1443,10
+15,732,11
+15,996,12
+15,457,13
+15,1682,14
+15,13755,15
+15,5787,16
+15,3879,17
+15,43,18
+15,4487,19
+16,77636,0
+16,35489,1
+16,37171,2
+16,9688,3
+16,48396,4
+16,961,5
+16,63077,6
+16,16488,7
+16,7459,8
+16,87489,9
+16,51152,10
+16,7251,11
+16,152338,12
+16,60772,13
+17,8587,0
+17,188911,1
+17,15311,2
+17,60641,3
+17,122751,4
+17,50924,5
+18,240743,0
+18,271610,1
+18,271630,2
+18,271646,3
+18,164207,4
+18,164456,5
+18,85022,6
+19,125868,0
+19,225760,1
+19,166785,2
+19,43017,3
+19,30796,4
+19,126208,5
+19,483,6
+19,10783,7
+19,43043,8
+19,75672,9
+19,315339,10
+19,32123,11
+19,133358,12
+19,72409,13
+19,259841,14
+19,27301,15
+19,29227,16
+19,448,17
+19,283426,18
+19,261540,19
+19,38810,20
+19,166309,21
+19,61621,22
+19,160396,23
+19,329335,24
+19,179933,25
+19,51831,26
+19,1010,27
+19,34762,28
+19,58972,29
+19,5108,30
+19,208958,31
+19,298581,32
+19,38790,33
+19,4298,34
+19,90843,35
+19,11447,36
+19,547,37
+19,32911,38
+19,8041,39
+19,26933,40
+19,136223,41
+19,14063,42
+19,20918,43
+19,316816,44
+19,253082,45
+19,94059,46
+19,1377,47
+19,288658,48
+19,105833,49
+19,3431,50
+19,315981,51
+19,14785,52
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+        embedding_dim = config.get("hyper_parameters.embedding_dim", 64)
+        hidden_size = config.get("hyper_parameters.hidden_size", 64)
+        neg_samples = config.get("hyper_parameters.neg_samples", 100)
+        maxlen = config.get("hyper_parameters.maxlen", 30)
+        pow_p = config.get("hyper_parameters.pow_p", 1.0)
+        capsual_iters = config.get("hyper_parameters.capsual.iters", 3)
+        capsual_max_k = config.get("hyper_parameters.capsual.max_k", 4)
+        capsual_init_std = config.get("hyper_parameters.capsual.init_std", 1.0)
+        MIND_model = net.MindLayer(item_count, embedding_dim, hidden_size,
+                                   neg_samples, maxlen, pow_p, capsual_iters,
+                                   capsual_max_k, capsual_init_std)
+        return MIND_model
+
+    # define feeds which convert numpy of batch data to paddle.tensor 
+    def create_feeds_train(self, batch_data):
+        #print(batch_data)
+        hist_item = paddle.to_tensor(batch_data[0], dtype="int64")
+        target_item = paddle.to_tensor(batch_data[1], dtype="int64")
+        seq_len = paddle.to_tensor(batch_data[2], dtype="int64")
+        return [hist_item, target_item, seq_len]
+
+    #create_feeds_infer
+    def create_feeds_infer(self, batch_data):
+        batch_size = batch_data[0].shape[0]
+        hist_item = paddle.to_tensor(batch_data[0], dtype="int64")
+        target_item = paddle.zeros((batch_size, 1), dtype="int64")
+        seq_len = paddle.to_tensor(batch_data[1], dtype="int64")
+        return [hist_item, target_item, seq_len]
+
+    # define optimizer 
+    def create_loss(self, hit_prob):
+        return paddle.mean(hit_prob)
+
+    # define optimizer 
+    def create_optimizer(self, dy_model, config):
+        lr = config.get("hyper_parameters.optimizer.learning_rate", 0.001)
+        optimizer = paddle.optimizer.Adam(
+            learning_rate=lr, parameters=dy_model.parameters())
+        return optimizer
+
+    # define metrics such as auc/acc
+    # multi-task need to define multi metric
+    def create_metrics(self):
+        metrics_list_name = []
+        metrics_list = []
+        return metrics_list, metrics_list_name
+
+    # construct train forward phase  
+    def train_forward(self, dy_model, metrics_list, batch_data, config):
+        hist_item, labels, seqlen = self.create_feeds_train(batch_data)
+        [loss, sampled_logist, sampled_labels
+         ], weight, _, _, _ = dy_model.forward(hist_item, seqlen, labels)
+        loss = self.create_loss(loss)
+        print_dict = {"loss": loss}
+        return loss, metrics_list, print_dict
+
+    # construct infer forward phase  
+    def infer_forward(self, dy_model, metrics_list, batch_data, config):
+        hist_item, labels, seqlen = self.create_feeds_infer(batch_data)
+        dy_model.eval()
+        user_cap, cap_weight = dy_model.forward(hist_item, seqlen, labels)
+        # update metrics
+        print_dict = None
+        return user_cap, cap_weight
diff --git a/models/recall/mind/evaluate_dygraph.py b/models/recall/mind/evaluate_dygraph.py
new file mode 100644
index 000000000..a483fdb90
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/evaluate_dygraph.py
@@ -0,0 +1,198 @@
+#   Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+import argparse
+import time
+
+import os
+import warnings
+import logging
+import paddle
+import sys
+import numpy as np
+import math
+__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+# sys.path.append(__dir__)
+sys.path.append(
+    os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '..', '..', '..', 'tools')))
+
+from utils.save_load import save_model, load_model
+from utils.utils_single import load_yaml, get_abs_model, create_data_loader, reset_auc, load_dy_model_class
+
+logging.basicConfig(
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def parse_args():
+    parser = argparse.ArgumentParser("PaddleRec train static script")
+    parser.add_argument("-m", "--config_yaml", type=str)
+    parser.add_argument("-top_n", "--top_n", type=int, default=20)
+    args = parser.parse_args()
+    args.abs_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(args.config_yaml))
+    args.config_yaml = get_abs_model(args.config_yaml)
+    return args
+
+
+def main(args):
+    paddle.seed(12345)
+
+    # load config
+    config = load_yaml(args.config_yaml)
+    config["config_abs_dir"] = args.abs_dir
+    # load static model class
+    dy_model_class = load_dy_model_class(config)
+
+    use_gpu = config.get("runner.use_gpu", True)
+    test_data_dir = config.get("runner.test_data_dir", None)
+    print_interval = config.get("runner.print_interval", None)
+    model_load_path = config.get("runner.infer_load_path", "model_output")
+    start_epoch = config.get("runner.infer_start_epoch", 0)
+    end_epoch = config.get("runner.infer_end_epoch", 10)
+    batch_size = config.get("runner.infer_batch_size", None)
+    os.environ["CPU_NUM"] = str(config.get("runner.thread_num", 1))
+
+    logger.info("**************common.configs**********")
+    logger.info(
+        "use_gpu: {}, test_data_dir: {}, start_epoch: {}, end_epoch: {}, print_interval: {}, model_load_path: {}".
+        format(use_gpu, test_data_dir, start_epoch, end_epoch, print_interval,
+               model_load_path))
+    logger.info("**************common.configs**********")
+
+    place = paddle.set_device('gpu' if use_gpu else 'cpu')
+
+    dy_model = dy_model_class.create_model(config)
+    test_dataloader = create_data_loader(
+        config=config, place=place, mode="test")
+
+    logger.info("read data")
+
+    epoch_begin = time.time()
+    interval_begin = time.time()
+
+    for epoch_id in range(start_epoch, end_epoch):
+        logger.info("load model epoch {}".format(epoch_id))
+        model_path = os.path.join(model_load_path, str(epoch_id))
+        load_model(model_path, dy_model)
+
+        # epoch_begin = time.time()
+        # interval_begin = time.time()
+        # # if use_auc:
+        # #     reset_auc(auc_num)
+        b = dy_model.item_emb.weight.numpy()
+        # b = np.array(a)
+        # print(b[:20])
+        # break
+
+        import faiss
+        if use_gpu:
+            res = faiss.StandardGpuResources()
+            flat_config = faiss.GpuIndexFlatConfig()
+            flat_config.device = 0
+            faiss_index = faiss.GpuIndexFlatIP(res, b.shape[-1], flat_config)
+            # faiss.normalize_L2(b)
+            faiss_index.add(b)
+        else:
+            faiss_index = faiss.IndexFlatIP(b.shape[-1])
+            # faiss.normalize_L2(b)
+            faiss_index.add(b)
+
+        total = 1
+        total_recall = 0.0
+        total_ndcg = 0.0
+        total_hitrate = 0
+
+        for batch_id, batch_data in enumerate(test_dataloader()):
+            # batch_size = len(batch_data[0])
+            user_embs, _ = dy_model_class.infer_forward(dy_model, None,
+                                                        batch_data, config)
+
+            user_embs = user_embs.numpy()
+            target_items = np.squeeze(batch_data[-1].numpy(), axis=1)
+            # print(target_items)
+            # print(user_embs)
+            # break
+            if len(user_embs.shape) == 2:
+                D, I = faiss_index.search(user_embs, args.top_n)
+                for i, iid_list in enumerate(target_items):
+                    recall = 0
+                    dcg = 0.0
+                    item_list = set(I[i])
+                    iid_list = list(filter(lambda x: x != 0, list(iid_list)))
+                    for no, iid in enumerate(iid_list):
+                        if iid in item_list:
+                            recall += 1
+                            dcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+                    idcg = 0.0
+                    for no in range(recall):
+                        idcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+                    total_recall += recall * 1.0 / len(iid_list)
+                    if recall > 0:
+                        total_ndcg += dcg / idcg
+                        total_hitrate += 1
+            else:
+                ni = user_embs.shape[1]
+                user_embs = np.reshape(user_embs, [-1, user_embs.shape[-1]])
+                D, I = faiss_index.search(user_embs, args.top_n)
+                # print(I[:4])
+                # print(user_embs[:4].tolist())
+                # break
+                for i, iid_list in enumerate(target_items):
+                    recall = 0
+                    dcg = 0.0
+                    item_list_set = set()
+                    item_list = list(
+                        zip(
+                            np.reshape(I[i * ni:(i + 1) * ni], -1),
+                            np.reshape(D[i * ni:(i + 1) * ni], -1)))
+                    item_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+                    for j in range(len(item_list)):
+                        if item_list[j][0] not in item_list_set and item_list[
+                                j][0] != 0:
+                            item_list_set.add(item_list[j][0])
+                            if len(item_list_set) >= args.top_n:
+                                break
+                    iid_list = list(filter(lambda x: x != 0, list(iid_list)))
+                    for no, iid in enumerate(iid_list):
+                        if iid == 0:
+                            break
+                        if iid in item_list_set:
+                            recall += 1
+                            dcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+                    idcg = 0.0
+                    for no in range(recall):
+                        idcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+
+                    total_recall += recall * 1.0 / len(iid_list)
+                    if recall > 0:
+                        total_ndcg += dcg / idcg
+                        total_hitrate += 1
+            total += target_items.shape[0]
+
+        recall = total_recall / total
+        ndgc = total_ndcg / total
+        hitrate = total_hitrate * 1.0 / total
+        metric_str = ""
+        metric_str += "recall@{}:{} ".format(args.top_n, recall)
+        metric_str += "ndgc@{}:{} ".format(args.top_n, ndgc)
+        metric_str += "hitrate@{}:{} ".format(args.top_n, hitrate)
+
+        logger.info("epoch: {} done, ".format(epoch_id) + metric_str +
+                    "epoch time: {:.2f} s".format(time.time() - epoch_begin))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    args = parse_args()
+    main(args)
diff --git a/models/recall/mind/evaluate_reader.py b/models/recall/mind/evaluate_reader.py
new file mode 100644
index 000000000..8720ca364
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/evaluate_reader.py
@@ -0,0 +1,72 @@
+#   Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+import numpy as np
+from paddle.io import IterableDataset
+
+
+class RecDataset(IterableDataset):
+    def __init__(self, file_list, config):
+        super(RecDataset, self).__init__()
+        self.file_list = file_list
+        self.maxlen = config.get("hyper_parameters.maxlen", 30)
+        self.init()
+
+    def init(self):
+        padding = 0
+        sparse_slots = "hist_item eval_item"
+        self.sparse_slots = sparse_slots.strip().split(" ")
+        self.slots = self.sparse_slots
+        self.slot2index = {}
+        self.visit = {}
+        for i in range(len(self.slots)):
+            self.slot2index[self.slots[i]] = i
+            self.visit[self.slots[i]] = False
+        self.padding = padding
+
+    def __iter__(self):
+        for file in self.file_list:
+            with open(file, "r") as rf:
+                for line in rf:
+                    lines = line.strip().split(" ")
+                    # print(lines)
+                    output = [(i, []) for i in self.slots]
+                    for i in lines:
+                        slot_feasign = i.split(":")
+                        slot = slot_feasign[0]
+                        if slot not in self.slots:
+                            continue
+                        if slot in self.sparse_slots:
+                            feasign = int(slot_feasign[1])
+                            output[self.slot2index[slot]][1].append(feasign)
+                    output_list = []
+                    seq_lens = []
+                    eval_list = []
+                    for key, value in output:
+                        if key == "hist_item":
+                            seq_lens.append(min(self.maxlen, len(value)))
+                            value = value[-self.maxlen:] + [self.padding] * \
+                                max(0, self.maxlen - len(value))
+                        if key == "eval_item":
+                            value = value[:self.maxlen] + [self.padding] * \
+                                max(0, self.maxlen - len(value))
+                            eval_list.append(value)
+                            continue
+                        output_list.append(np.array(value).astype("int64"))
+                    if seq_lens[0] < 10:
+                        continue
+                    yield output_list + [
+                        np.array(seq_lens).astype("int64")
+                    ] + [np.array(eval_list).astype("int64")]
diff --git a/models/recall/mind/evaluate_static.py b/models/recall/mind/evaluate_static.py
new file mode 100644
index 000000000..303981dc8
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/evaluate_static.py
@@ -0,0 +1,217 @@
+#   Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+import argparse
+import time
+
+import os
+import warnings
+import logging
+import paddle
+import sys
+import numpy as np
+import math
+__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+# sys.path.append(__dir__)
+sys.path.append(
+    os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '..', '..', '..', 'tools')))
+
+from utils.save_load import save_static_model, load_static_model
+from utils.utils_single import load_yaml, load_static_model_class, get_abs_model, create_data_loader, reset_auc
+
+logging.basicConfig(
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def parse_args():
+    parser = argparse.ArgumentParser("PaddleRec train static script")
+    parser.add_argument("-m", "--config_yaml", type=str)
+    parser.add_argument("-top_n", "--top_n", type=int, default=20)
+    args = parser.parse_args()
+    args.abs_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(args.config_yaml))
+    args.config_yaml = get_abs_model(args.config_yaml)
+    return args
+
+
+def main(args):
+    paddle.seed(12345)
+
+    # load config
+    config = load_yaml(args.config_yaml)
+    config["config_abs_dir"] = args.abs_dir
+    # load static model class
+    static_model_class = load_static_model_class(config)
+
+    input_data = static_model_class.create_feeds(is_infer=True)
+    input_data_names = [data.name for data in input_data]
+
+    fetch_vars = static_model_class.infer_net(input_data)
+    logger.info("cpu_num: {}".format(os.getenv("CPU_NUM")))
+
+    use_gpu = config.get("runner.use_gpu", True)
+    use_auc = config.get("runner.use_auc", False)
+    auc_num = config.get("runner.auc_num", 1)
+    test_data_dir = config.get("runner.test_data_dir", None)
+    print_interval = config.get("runner.print_interval", None)
+    model_load_path = config.get("runner.infer_load_path", "model_output")
+    start_epoch = config.get("runner.infer_start_epoch", 0)
+    end_epoch = config.get("runner.infer_end_epoch", 10)
+    batch_size = config.get("runner.infer_batch_size", None)
+    os.environ["CPU_NUM"] = str(config.get("runner.thread_num", 1))
+    logger.info("**************common.configs**********")
+    logger.info(
+        "use_gpu: {}, test_data_dir: {}, start_epoch: {}, end_epoch: {}, print_interval: {}, model_load_path: {}".
+        format(use_gpu, test_data_dir, start_epoch, end_epoch, print_interval,
+               model_load_path))
+    logger.info("**************common.configs**********")
+
+    place = paddle.set_device('gpu' if use_gpu else 'cpu')
+    exe = paddle.static.Executor(place)
+    # initialize
+    exe.run(paddle.static.default_startup_program())
+
+    test_dataloader = create_data_loader(
+        config=config, place=place, mode="test")
+
+    for epoch_id in range(start_epoch, end_epoch):
+        logger.info("load model epoch {}".format(epoch_id))
+        model_path = os.path.join(model_load_path, str(epoch_id))
+        load_static_model(
+            paddle.static.default_main_program(),
+            model_path,
+            prefix='rec_static')
+
+        # break
+        epoch_begin = time.time()
+        interval_begin = time.time()
+        # if use_auc:
+        #     reset_auc(auc_num)
+        b = paddle.static.global_scope().find_var("item_emb").get_tensor()
+        b = np.array(b)
+
+        # print(b[20])
+        # continue
+        # print(b[0])
+        # continue
+        import faiss
+        if use_gpu:
+            res = faiss.StandardGpuResources()
+            flat_config = faiss.GpuIndexFlatConfig()
+            flat_config.device = 0
+            faiss_index = faiss.GpuIndexFlatIP(res, b.shape[-1], flat_config)
+            faiss_index.add(b)
+        else:
+            faiss_index = faiss.IndexFlatIP(b.shape[-1])
+            faiss_index.add(b)
+
+        total = 1
+        total_recall = 0.0
+        total_ndcg = 0.0
+        total_hitrate = 0
+
+        for batch_id, batch_data in enumerate(test_dataloader()):
+            fetch_batch_var = exe.run(
+                program=paddle.static.default_main_program(),
+                feed=dict(zip(input_data_names, batch_data[:2])),
+                fetch_list=[var for _, var in fetch_vars.items()])
+            # print(np.array(batch_data[1]))
+            # continue
+            # print(np.array(batch_data[2]))
+            # print(input_data_names)
+            # break
+            user_embs = fetch_batch_var[0]
+            # faiss.normalize_L2(user_embs)
+            # print(np.array(user_embs)[0])
+
+            # print(np.array(batch_data[1]))
+            target_items = np.squeeze(np.array(batch_data[-1]), axis=1)
+            # print(target_items)
+            # continue
+            if len(user_embs.shape) == 2:
+                D, I = faiss_index.search(user_embs, args.top_n)
+                # print(user_embs)
+                # print(I)
+                for i, iid_list in enumerate(target_items):
+                    recall = 0
+                    dcg = 0.0
+                    item_list = set(I[i])
+                    iid_list = list(filter(lambda x: x != 0, list(iid_list)))
+                    for no, iid in enumerate(iid_list):
+                        if iid in item_list:
+                            recall += 1
+                            dcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+                    idcg = 0.0
+                    for no in range(recall):
+                        idcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+                    total_recall += recall * 1.0 / len(iid_list)
+                    if recall > 0:
+                        total_ndcg += dcg / idcg
+                        total_hitrate += 1
+            else:
+                ni = user_embs.shape[1]
+                user_embs = np.reshape(user_embs, [-1, user_embs.shape[-1]])
+                D, I = faiss_index.search(user_embs, args.top_n)
+                # print(I[:4].tolist())
+                # print(user_embs[:4].tolist())
+                # break
+                for i, iid_list in enumerate(target_items):
+                    recall = 0
+                    dcg = 0.0
+                    item_list_set = set()
+                    item_list = list(
+                        zip(
+                            np.reshape(I[i * ni:(i + 1) * ni], -1),
+                            np.reshape(D[i * ni:(i + 1) * ni], -1)))
+                    item_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+                    for j in range(len(item_list)):
+                        if item_list[j][0] not in item_list_set and item_list[
+                                j][0] != 0:
+                            item_list_set.add(item_list[j][0])
+                            if len(item_list_set) >= args.top_n:
+                                break
+                    iid_list = list(filter(lambda x: x != 0, list(iid_list)))
+                    for no, iid in enumerate(iid_list):
+                        if iid == 0:
+                            break
+                        if iid in item_list_set:
+                            recall += 1
+                            dcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+                    idcg = 0.0
+                    for no in range(recall):
+                        idcg += 1.0 / math.log(no + 2, 2)
+
+                    total_recall += recall * 1.0 / len(iid_list)
+                    if recall > 0:
+                        total_ndcg += dcg / idcg
+                        total_hitrate += 1
+            total += target_items.shape[0]
+
+        recall = total_recall / total
+        ndgc = total_ndcg / total
+        hitrate = total_hitrate * 1.0 / total
+        metric_str = ""
+        metric_str += "recall@{}:{} ".format(args.top_n, recall)
+        metric_str += "ndgc@{}:{} ".format(args.top_n, ndgc)
+        metric_str += "hitrate@{}:{} ".format(args.top_n, hitrate)
+
+        logger.info("epoch: {} done, ".format(epoch_id) + metric_str +
+                    "epoch time: {:.2f} s".format(time.time() - epoch_begin))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    paddle.enable_static()
+    args = parse_args()
+    main(args)
diff --git a/models/recall/mind/mind_reader.py b/models/recall/mind/mind_reader.py
new file mode 100644
index 000000000..6c893abad
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/mind_reader.py
@@ -0,0 +1,76 @@
+#   Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+import numpy as np
+from paddle.io import IterableDataset
+import random
+
+
+class RecDataset(IterableDataset):
+    def __init__(self, file_list, config):
+        super(RecDataset, self).__init__()
+        self.file_list = file_list
+        self.maxlen = config.get("hyper_parameters.maxlen", 30)
+        self.batch_size = config.get("runner.train_batch_size", 128)
+        self.init()
+        self.count = 0
+
+    def init(self):
+        self.graph = {}
+        self.users = set()
+        self.items = set()
+        for file in self.file_list:
+            with open(file, "r") as f:
+                for line in f:
+                    conts = line.strip().split(',')
+                    user_id = int(conts[0])
+                    item_id = int(conts[1])
+                    time_stamp = int(conts[2])
+                    self.users.add(user_id)
+                    self.items.add(item_id)
+                    if user_id not in self.graph:
+                        self.graph[user_id] = []
+                    self.graph[user_id].append((item_id, time_stamp))
+        for user_id, value in self.graph.items():
+            value.sort(key=lambda x: x[1])
+            self.graph[user_id] = [x[0] for x in value]
+        self.users = list(self.users)
+        self.items = list(self.items)
+
+    def __iter__(self):
+        while True:
+            user_id_list = random.sample(self.users, self.batch_size)
+            if self.count >= 1000 * self.batch_size:
+                self.count = 0
+                break
+            for user_id in user_id_list:
+                item_list = self.graph[user_id]
+                if len(item_list) <= 4:
+                    continue
+                k = random.choice(range(4, len(item_list)))
+                item_id = item_list[k]
+
+                if k >= self.maxlen:
+                    hist_item_list = item_list[k - self.maxlen:k]
+                    hist_item_len = len(hist_item_list)
+                else:
+                    hist_item_list = item_list[:k] + [0] * (self.maxlen - k)
+                    hist_item_len = k
+                self.count += 1
+                yield [
+                    np.array(hist_item_list).astype("int64"),
+                    np.array([item_id]).astype("int64"),
+                    np.array([hist_item_len]).astype("int64")
+                ]
diff --git a/models/recall/mind/net.py b/models/recall/mind/net.py
new file mode 100644
index 000000000..06fbf09c4
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/net.py
@@ -0,0 +1,307 @@
+# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+import paddle
+import paddle.nn as nn
+import paddle.nn.functional as F
+import numpy as np
+
+
+class Mind_SampledSoftmaxLoss_Layer(nn.Layer):
+    """SampledSoftmaxLoss with LogUniformSampler
+    """
+
+    def __init__(self,
+                 num_classes,
+                 n_sample,
+                 unique=True,
+                 remove_accidental_hits=True,
+                 subtract_log_q=True,
+                 num_true=1,
+                 batch_size=None):
+        super(Mind_SampledSoftmaxLoss_Layer, self).__init__()
+        self.range_max = num_classes
+        self.n_sample = n_sample
+        self.unique = unique
+        self.remove_accidental_hits = remove_accidental_hits
+        self.subtract_log_q = subtract_log_q
+        self.num_true = num_true
+        self.prob = np.array([0.0] * self.range_max)
+        self.batch_size = batch_size
+        for i in range(1, self.range_max):
+            self.prob[i] = (np.log(i+2) - np.log(i+1)) / \
+                np.log(self.range_max + 1)
+        self.new_prob = paddle.assign(self.prob.astype("float32"))
+        self.log_q = paddle.log(-(paddle.exp((-paddle.log1p(self.new_prob) * 2
+                                              * n_sample)) - 1.0))
+
+    def sample(self, labels):
+        """Random sample neg_samples
+        """
+        n_sample = self.n_sample
+        n_tries = 1 * n_sample
+        neg_samples = paddle.multinomial(
+            self.new_prob,
+            num_samples=n_sample,
+            replacement=self.unique is False)
+        true_log_probs = paddle.gather(self.log_q, labels)
+        samp_log_probs = paddle.gather(self.log_q, neg_samples)
+        return true_log_probs, samp_log_probs, neg_samples
+
+    def forward(self, inputs, labels, weights, bias):
+        """forward
+        """
+        # weights.stop_gradient = False
+        embedding_dim = paddle.shape(weights)[-1]
+        true_log_probs, samp_log_probs, neg_samples = self.sample(labels)
+        n_sample = neg_samples.shape[0]
+
+        # if self.batch_size is None:
+        b1 = paddle.shape(labels)[0]
+        b2 = paddle.shape(labels)[1]
+        # else:
+        #     b1 = self.batch_size
+        #     b2 = 1
+        all_ids = paddle.concat([labels.reshape((-1, )), neg_samples])
+        all_w = paddle.gather(weights, all_ids)
+        # all_w.stop_gradient = False
+        # # return all_w
+        true_w = all_w[:-n_sample].reshape((-1, b2, embedding_dim))
+        sample_w = all_w[-n_sample:].reshape((n_sample, embedding_dim))
+
+        all_b = paddle.gather(bias, all_ids)
+        true_b = all_b[:-n_sample].reshape((-1, 1))
+
+        sample_b = all_b[-n_sample:]
+
+        # [B, D] * [B, 1,D]
+        true_logist = paddle.matmul(
+            true_w, inputs.unsqueeze(1), transpose_y=True).squeeze(1) + true_b
+        # true_logist.stop_gradient = False
+        sample_logist = paddle.matmul(
+            inputs.unsqueeze(1), sample_w, transpose_y=True) + sample_b
+        # sample_logist.stop_gradient = False
+
+        if self.subtract_log_q:
+            true_logist = true_logist - true_log_probs.unsqueeze(1)
+            sample_logist = sample_logist - samp_log_probs
+
+        if self.remove_accidental_hits:
+            hit = (paddle.equal(labels[:, :], neg_samples)).unsqueeze(1)
+            padding = paddle.ones_like(sample_logist) * -1e30
+            sample_logist = paddle.where(hit, padding, sample_logist)
+
+        sample_logist = sample_logist.squeeze(1)
+        out_logist = paddle.concat([true_logist, sample_logist], axis=1)
+        out_label = paddle.concat(
+            [
+                paddle.ones_like(true_logist) / self.num_true,
+                paddle.zeros_like(sample_logist)
+            ],
+            axis=1)
+        # out_label.stop_gradient = True
+        sampled_loss = F.softmax_with_cross_entropy(
+            logits=out_logist, label=out_label, soft_label=True)
+        return sampled_loss, out_logist, out_label
+
+
+class Mind_Capsual_Layer(nn.Layer):
+    """Mind_Capsual_Layer
+    """
+
+    def __init__(self,
+                 input_units,
+                 output_units,
+                 iters=3,
+                 maxlen=32,
+                 k_max=3,
+                 init_std=1.0,
+                 batch_size=None):
+        super(Mind_Capsual_Layer, self).__init__()
+
+        self.iters = iters
+        self.input_units = input_units
+        self.output_units = output_units
+        self.maxlen = maxlen
+        self.init_std = init_std
+        self.k_max = k_max
+        self.batch_size = batch_size
+
+        # 动态路由的路由参数
+        self.routing_logits = self.create_parameter(
+            shape=[1, self.k_max, self.maxlen],
+            attr=paddle.ParamAttr(
+                name="routing_logits", trainable=False),
+            default_initializer=nn.initializer.Normal(
+                mean=0.0, std=self.init_std))
+        # paddle.static.Print(self.routing_logits)
+
+        # 仿射变换的参数
+        self.bilinear_mapping_matrix = self.create_parameter(
+            shape=[self.input_units, self.output_units],
+            attr=paddle.ParamAttr(
+                name="bilinear_mapping_matrix", trainable=True),
+            default_initializer=nn.initializer.Normal(
+                mean=0.0, std=self.init_std))
+
+    def squash(self, Z):
+        """squash
+        """
+        vec_squared_norm = paddle.sum(paddle.square(Z), axis=-1, keepdim=True)
+        scalar_factor = vec_squared_norm / \
+            (1 + vec_squared_norm) / paddle.sqrt(vec_squared_norm + 1e-8)
+        vec_squashed = scalar_factor * Z
+        return vec_squashed
+
+    def sequence_mask(self, lengths, maxlen=None, dtype="bool"):
+        """sequence_mask
+        """
+        batch_size = paddle.shape(lengths)[0]
+        if maxlen is None:
+            maxlen = lengths.max()
+        row_vector = paddle.arange(0, maxlen, 1).unsqueeze(0).expand(
+            shape=(batch_size, maxlen)).reshape((batch_size, -1, maxlen))
+        lengths = lengths.unsqueeze(-1)
+        mask = row_vector < lengths
+        return mask.astype(dtype)
+
+    def forward(self, item_his_emb, seq_len):
+        """forward
+
+        Args:
+            item_his_emb : [B, seqlen, dim]
+            seq_len : [B, 1]
+        """
+        batch_size = item_his_emb.shape[0]
+        seq_len_tile = paddle.tile(seq_len, [1, self.k_max])
+
+        mask = self.sequence_mask(seq_len_tile, self.maxlen)
+        pad = paddle.ones_like(mask, dtype="float32") * (-2**32 + 1)
+
+        # 仿射变换过后的胶囊 S*e
+        low_capsule_new = paddle.matmul(item_his_emb,
+                                        self.bilinear_mapping_matrix)
+        #low_capsule_new = self.bilinear_mapping_matrix(item_his_emb)
+
+        # 进行动态路由的时候 底层的embeding保持不变，反向传播时梯度也不回传给low_capsule_new
+        low_capsule_new_nograd = paddle.assign(low_capsule_new)
+        low_capsule_new_nograd.stop_gradient = True
+
+        B = paddle.tile(self.routing_logits,
+                        [paddle.shape(item_his_emb)[0], 1, 1])
+        # B.stop_gradient = True
+        # 前n-1次迭代不带梯度
+        for i in range(self.iters - 1):
+            B_mask = paddle.where(mask, B, pad)
+            # print(B_mask)
+            W = F.softmax(B_mask, axis=-1)
+            high_capsule_tmp = paddle.matmul(W, low_capsule_new_nograd)
+            high_capsule = self.squash(high_capsule_tmp)
+            B_delta = paddle.matmul(
+                high_capsule, low_capsule_new_nograd, transpose_y=True)
+            B += B_delta / paddle.maximum(
+                paddle.norm(
+                    B_delta, p=2, axis=-1, keepdim=True),
+                paddle.ones_like(B_delta))
+            # B += B_delta
+            # paddle.static.Print(B)
+        # 最后一次迭代带梯度
+        B_mask = paddle.where(mask, B, pad)
+        W = F.softmax(B_mask, axis=-1)
+        # paddle.static.Print(W)
+        high_capsule_tmp = paddle.matmul(W, low_capsule_new)
+        # high_capsule_tmp.stop_gradient = False
+
+        high_capsule = self.squash(high_capsule_tmp)
+        # high_capsule.stop_gradient = False
+
+        return high_capsule, W, seq_len
+
+
+class MindLayer(nn.Layer):
+    """MindLayer
+    """
+
+    def __init__(self,
+                 item_count,
+                 embedding_dim,
+                 hidden_size,
+                 neg_samples=100,
+                 maxlen=30,
+                 pow_p=1.0,
+                 capsual_iters=3,
+                 capsual_max_k=3,
+                 capsual_init_std=1.0,
+                 batch_size=None):
+        super(MindLayer, self).__init__()
+        self.pow_p = pow_p
+        self.hidden_size = hidden_size
+        self.item_count = item_count
+        self.item_id_range = paddle.arange(end=item_count, dtype="int64")
+        self.item_emb = nn.Embedding(
+            item_count,
+            embedding_dim,
+            padding_idx=0,
+            weight_attr=paddle.ParamAttr(
+                name="item_emb",
+                initializer=nn.initializer.XavierUniform(
+                    fan_in=item_count, fan_out=embedding_dim)))
+        self.embedding_bias = self.create_parameter(
+            shape=(item_count, ),
+            is_bias=True,
+            attr=paddle.ParamAttr(
+                name="embedding_bias", trainable=False),
+            default_initializer=nn.initializer.Constant(0))
+
+        self.capsual_layer = Mind_Capsual_Layer(
+            embedding_dim,
+            hidden_size,
+            maxlen=maxlen,
+            iters=capsual_iters,
+            k_max=capsual_max_k,
+            init_std=capsual_init_std,
+            batch_size=batch_size)
+        self.sampled_softmax = Mind_SampledSoftmaxLoss_Layer(
+            item_count, neg_samples, batch_size=batch_size)
+
+    def label_aware_attention(self, keys, query):
+        """label_aware_attention
+        """
+        weight = paddle.sum(keys * query, axis=-1, keepdim=True)
+        weight = paddle.pow(weight, self.pow_p)  # [x,k_max,1]
+        weight = F.softmax(weight, axis=1)
+        output = paddle.sum(keys * weight, axis=1)
+        return output, weight
+
+    def forward(self, hist_item, seqlen, labels=None):
+        """forward
+
+        Args:
+            hist_item : [B, maxlen, 1]
+            seqlen : [B, 1]
+            target : [B, 1]
+        """
+
+        hit_item_emb = self.item_emb(hist_item)  # [B, seqlen, embed_dim]
+        user_cap, cap_weights, cap_mask = self.capsual_layer(hit_item_emb,
+                                                             seqlen)
+        # paddle.static.Print(user_cap[0])
+        if not self.training:
+            return user_cap, cap_weights
+        target_emb = self.item_emb(labels)
+        user_emb, W = self.label_aware_attention(user_cap, target_emb)
+        # item_weights = self.item_emb(self.item_id_range)
+        return self.sampled_softmax(
+            user_emb, labels, self.item_emb.weight,
+            self.embedding_bias), W, user_cap, cap_weights, cap_mask
diff --git a/models/recall/mind/static_model.py b/models/recall/mind/static_model.py
new file mode 100644
index 000000000..c7bbf2a65
--- /dev/null
+++ b/models/recall/mind/static_model.py
@@ -0,0 +1,83 @@
+# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+import paddle
+import paddle.nn as nn
+import paddle.nn.functional as F
+import net
+import numpy as np
+
+
+class StaticModel():
+    """StaticModel
+    """
+
+    def __init__(self, config):
+        self.cost = None
+        self.config = config
+        self._init_hyper_parameters(config)
+
+    def _init_hyper_parameters(self, config):
+        self.item_count = config.get("hyper_parameters.item_count", None)
+        self.embedding_dim = config.get("hyper_parameters.embedding_dim", 64)
+        self.hidden_size = config.get("hyper_parameters.hidden_size", 64)
+        self.neg_samples = config.get("hyper_parameters.neg_samples", 100)
+        self.maxlen = config.get("hyper_parameters.maxlen", 30)
+        self.pow_p = config.get("hyper_parameters.pow_p", 1.0)
+        self.capsual_iters = config.get("hyper_parameters.capsual.iters", 3)
+        self.capsual_max_k = config.get("hyper_parameters.capsual.max_k", 4)
+        self.capsual_init_std = config.get("hyper_parameters.capsual.init_std",
+                                           1.0)
+        self.lr = config.get("hyper_parameters.optimizer.learning_rate", 0.001)
+
+    # define feeds which convert numpy of batch data to paddle.tensor 
+    def create_feeds(self, is_infer=False):
+        # print(batch_data)
+        hist_item = paddle.static.data(
+            name="hist_item", shape=[-1, self.maxlen], dtype="int64")
+        target_item = paddle.static.data(
+            name="target_item", shape=[-1, 1], dtype="int64")
+        seq_len = paddle.static.data(
+            name="seq_len", shape=[-1, 1], dtype="int64")
+        return [hist_item, target_item, seq_len]
+
+    def net(self, inputs, is_infer=False):
+        mind_model = net.MindLayer(self.item_count, self.embedding_dim,
+                                   self.hidden_size, self.neg_samples,
+                                   self.maxlen, self.pow_p, self.capsual_iters,
+                                   self.capsual_max_k, self.capsual_init_std)
+
+        [loss, sampled_logist,
+         sampled_labels], weight, user_cap, cap_weights = mind_model(*inputs)
+        self.inference_target_var = user_cap
+        if is_infer:
+            fetch_dict = {"user_cap": user_cap}
+            return fetch_dict
+        avg_cost = paddle.mean(loss)
+        self._cost = avg_cost
+        fetch_dict = {"loss": avg_cost, }
+        return fetch_dict
+
+    # define optimizer 
+    def create_optimizer(self, strategy=None):
+        optimizer = paddle.optimizer.Adam(
+            learning_rate=self.lr, lazy_mode=True)
+        if strategy != None:
+            import paddle.distributed.fleet as fleet
+            optimizer = fleet.distributed_optimizer(optimizer, strategy)
+        optimizer.minimize(self._cost)
+
+    # construct infer forward phase  
+    def infer_net(self, inputs):
+        return self.net(inputs, is_infer=True)