self.pool = nn.ModuleList()

这是一个 Python 代码片段，用于创建一个空的 nn.ModuleList 对象并将其赋值给 self.pool 变量。nn.ModuleList 是 PyTorch 中的一个类，用于存储 nn.Module 对象的列表。通常用于管理神经网络中的子模块。

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self.maxpools = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(pool_size, 1, pool_size//2) for pool_size in pool_sizes])

你是在使用 PyTorch 深度学习框架，创建了一个 nn.ModuleList 对象，其中包含了多个 nn.MaxPool2d 模块，每个模块的池化大小（pool_size）都不同，但步长（stride）和填充（padding）都是 1 和 pool_size//2，即池化核大小的一半。这个模块列表的作用是对输入进行不同池化大小的操作，并将结果拼接起来。

class HGMN(nn.Module): def __init__(self, args, n_user, n_item, n_category): super(HGMN, self).__init__() self.n_user = n_user self.n_item = n_item self.n_category = n_category self.n_hid = args.n_hid self.n_layers = args.n_layers self.mem_size = args.mem_size self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid)) self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) self.layers = nn.ModuleList() for i in range(0, self.n_layers): self.layers.append(GNNLayer(self.n_hid, self.n_hid, self.mem_size, 5, layer_norm=True, dropout=args.dropout, activation=nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))) self.pool = GraphPooling('mean') self.reset_parameters()

这段代码定义了一个名为 HGMN 的类，它是一个继承自 nn.Module 的模型。在初始化方法中，它接受参数 args、n_user、n_item 和 n_category，并保存了这些参数。

它还定义了一些模型的属性，如隐藏单元数 (n_hid)、层数 (n_layers) 和记忆容量 (mem_size)。它还创建了一个大小为 (n_user + n_item + n_category, n_hid) 的可学习参数 emb，以及一个层归一化模块 norm。

接着，它使用 nn.ModuleList 创建了 n_layers 个 GNNLayer 模块，并将它们添加到 layers 中。每个 GNNLayer 模块都具有 n_hid、n_hid、mem_size、5 和其他一些参数。

最后，它创建了一个 GraphPooling 模块，并使用 'mean' 方法进行图池化。

在最后的 reset_parameters 方法中，可能会进行一些参数初始化的操作。