self._iteration_pl = tf.placeholder(tf.int64, shape=None, name='iteration') 中文解释

self._iteration_pl = tf.placeholder(tf.int64, shape=None, name='iteration')

这段代码定义了一个TensorFlow的占位符节点（placeholder），用于接收一个64位整数类型的输入数据。该占位符节点的名称为“iteration”，可以用于后续的计算图中。同时，该占位符节点的形状参数为None，表示可以接受任意形状的输入数据。

相关问题

import torch train_data = torch.tensor([[[ 58.]], [[367.]], [[324.]], [[620.]], [[146.]], [[681.]], [[582.]], [[432.]], [[ 87.]], [[415.]], [[443.]], [[680.]], [[ 0.]], [[230.]], [[484.]], [[497.]], [[324.]], [[620.]], [[681.]], [[ 84.]], [[484.]], [[448.]], [[144.]], [[536.]], [[680.]], [[ 0.]]], dtype = torch.float32) class POEM_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(POEM_LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.LstmLayer = torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self.num_layers, bias= False) self.LinearLayer = torch.nn.Linear(in_features=self.hidden_size, out_features=self.input_size) def forward(self, x): LstmLayerOutput, _ = self.LstmLayer(x) # h_c = (h_t, c_t) FinalOutput = self.LinearLayer(LstmLayerOutput) #需要对输出进行圆整，因为onehot为0~681的整数 return FinalOutput poem_lstm = POEM_LSTM(1,3,2) #网络模型实例化 loss = torch.nn.MSELoss() opt = torch.optim.Adam(poem_lstm.parameters(), lr = 0.001) for i in range(200): # input = train_data[0] for j in range(0,26): opt.zero_grad() # 每个iteration梯度清0 output= poem_lstm(torch.tensor([[j]],dtype=torch.float32)) l_loss = loss(output, train_data[j]) l_loss.backward() opt.step() if i == 199: # print(poem_lstm.state_dict()) print(output) print(train_data[j]) print(l_loss) print('\n')

这段代码定义了一个名为POEM_LSTM的PyTorch模型，该模型包含一个LSTM层和一个线性层。输入数据train_data是一个三维张量，包含了28个时间步、每个时间步一个特征值。LSTM层将输入数据train_data传入，得到LstmLayerOutput作为输出。而LinearLayer将LstmLayerOutput作为输入，输出和输入相同的形状的张量。

def validate(self, dataloader, graph): self.model.eval() hrs, ndcgs = [], [] with torch.no_grad(): tqdm_dataloader = tqdm(dataloader) for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] item = rep[self.model.n_user + item_idx] preds = self.model.predict(user, item) preds_hrs, preds_ndcgs = self.calc_hr_and_ndcg(preds, self.args.topk) hrs += preds_hrs ndcgs += preds_ndcgs return np.mean(hrs), np.mean(ndcgs)

这是一个 `validate` 方法的定义，它接受两个参数 `dataloader` 和 `graph`。这个方法用于在模型训练过程中对验证集进行评估。

首先，将模型设置为评估模式，即 `self.model.eval()`。

然后，定义了两个空列表 `hrs` 和 `ndcgs`，用于存储每个样本的评估结果。

接下来，通过一个循环遍历 `dataloader`，每次迭代时从 `dataloader` 中获取一个批次的数据，其中 `user_idx` 和 `item_idx` 是从批次中获取的用户索引和物品索引。

使用模型 `self.model` 和图数据 `graph` 调用 `self.model` 的方法，得到用户和物品的表示，并计算预测结果 `preds`。

再调用 `self.calc_hr_and_ndcg()` 方法，根据预测结果和 `self.args.topk` 计算命中率和NDCG（归一化折损累计增益）。

将计算得到的命中率和NDCG分别添加到 `hrs` 和 `ndcgs` 列表中。

最后，在循环结束后，计算 `hrs` 和 `ndcgs` 的平均值，并返回这两个平均值作为评估结果。

注意，在整个验证过程中，没有进行模型参数更新，因此使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度计算，以提高效率。