AFM怎么使用pytorch控制特征添加注意力权重的比例
时间: 2023-06-21 16:03:49 浏览: 51
AFM(Attentional Factorization Machine)是一种基于注意力机制的推荐模型,它可以对特征进行加权处理,以更好地表示物品之间的关系。下面是使用PyTorch控制特征添加注意力权重比例的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class AFM(nn.Module):
def __init__(self, num_features, embedding_dim, attention_size):
super(AFM, self).__init__()
self.embedding_dim = embedding_dim
self.attention_size = attention_size
# Embedding layer
self.embeddings = nn.ModuleList([nn.Embedding(num_features[i], embedding_dim) for i in range(len(num_features))])
# Attention layer
self.attention_weights = nn.Linear(embedding_dim, attention_size)
self.attention_biases = nn.Parameter(torch.zeros(attention_size))
self.attention_weights2 = nn.Linear(attention_size, 1)
def forward(self, x):
# Embedding
feat_embed = [self.embeddings[i](x[:, i]) for i in range(x.shape[1])]
feat_embed = torch.stack(feat_embed, dim=1) # [batch_size, num_features, embedding_dim]
# Attention
atten_scores = self.attention_weights(feat_embed)
atten_scores = torch.tanh(atten_scores + self.attention_biases)
atten_scores = self.attention_weights2(atten_scores)
atten_scores = torch.softmax(atten_scores, dim=1)
# Weighted sum
feat_weighted = torch.sum(atten_scores * feat_embed, dim=1)
return feat_weighted
```
在上面的代码中,我们使用了一个Attention层来计算特征的注意力权重。其中,`attention_size`参数可以控制注意力层的大小,从而影响特征的加权比例。你可以尝试调整`attention_size`参数的大小,来控制特征的注意力权重比例。
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