self.dnn = nn.Sequential( nn.Linear(X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim, 14), nn.ReLU(), nn.Linear(14, 5), nn.ReLU(), )

这行代码创建了一个 PyTorch 的序列模型 `self.dnn`，其中包含两个全连接层和两个激活函数。具体来说，`nn.Linear(X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim, 14)` 创建了一个全连接层，其输入大小为 `X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim`，即将所有输入特征的嵌入向量拼接成一个长向量，输出大小为 14。接下来，`nn.ReLU()` 创建了一个 ReLU 激活函数，用于增加模型的非线性能力。然后，`nn.Linear(14, 5)` 创建了另一个全连接层，其输入大小为 14，输出大小为 5。最后，又创建了一个 ReLU 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 `self.dnn`，并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中，序列模型的权重会被学习，以最小化模型的损失函数。

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self.stack = nn.Sequential( nn.Linear(self.n + 5, 7), nn.ReLU(), nn.Linear(7, 1), nn.Sigmoid() )

这行代码创建了一个 PyTorch 的序列模型 `self.stack`，其中包含了两个全连接层和两个激活函数。具体来说，`nn.Linear(self.n + 5, 7)` 创建了一个全连接层，其输入大小为 `self.n + 5`，即将交叉网络的输出特征和 DNN 的输出特征拼接成一个长向量，输出大小为 7。接下来，`nn.ReLU()` 创建了一个 ReLU 激活函数，用于增加模型的非线性能力。然后，`nn.Linear(7, 1)` 创建了另一个全连接层，其输入大小为 7，输出大小为 1。最后，又创建了一个 Sigmoid 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 `self.stack`，并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中，序列模型的权重会被学习，以最小化模型的损失函数。

def forward(self, x): batch_size = x.shape[0] emb_x = self.emb(x).view(batch_size, -1) dnn = self.dnn(emb_x) dcn = self.cross_network(emb_x) return self.stack(torch.cat([dnn, dcn], dim=1)).squeeze(1)

这段代码的作用是对输入张量 x 进行处理，返回一个输出张量。具体来说，它首先将输入张量 x 映射为一个二维张量 emb_x，然后将 emb_x 输入到两个不同的网络中，分别为 dnn 和 dcn。其中，dnn 是一个深度神经网络，dcn 是一个交叉网络。最后，它将 dnn 和 dcn 的输出张量在第二个维度上拼接起来，并通过 stack 和 squeeze 操作将其转换为一个一维张量，作为最终的输出张量返回。

具体来说，torch.cat([dnn, dcn], dim=1) 是在第二个维度上将 dnn 和 dcn 的输出张量拼接起来，形成一个新的张量。self.stack 将这个张量转换为一个三维张量，第一维大小为 1，第二维大小为 batch_size，第三个维度大小为 dnn 和 dcn 输出张量的总大小。最后，squeeze(1) 将第一维的大小压缩为 1，将第二维的大小压缩为 batch_size，返回一个一维张量。