FiBiNet pytorch代码

FiBiNet是一种用于CTR预测的深度学习模型，它结合了特征交叉和特征嵌入两种方法，可以更好地捕捉特征之间的交互信息。以下是FiBiNet的PyTorch代码实现：

引用:
代码实现：https://github.com/xue-pai/FuxiCTR/blob/main/fuxictr/pytorch/models/FiBiNET.py。

其中，FiBiNet类继承自nn.Module类，包含了特征嵌入层、特征交叉层和输出层。具体实现可以参考上述链接。

另外，为了保存和加载模型，可以使用torch.save()和torch.load_state_dict()函数。以下是保存和加载模型的代码：

引用:
0.7806176567186112 6，保存模型
torch.save(model.net.state_dict(),"best_fibinet.pt")
net_clone=create_net()
net_clone.load_state_dict(torch.load("best_fibinet.pt"))

在加载模型后，可以使用eval()方法将模型设置为评估模式，然后使用模型进行预测并计算AUC值。以下是计算AUC值的代码：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
net_clone.eval()
preds=torch.cat([torch.sigmoid(net_clone(x)).data for x in indl_val])
labels=torch.cat([x[-1] for x in indl_val])
val_auc=roc_auc_score(labels.cpu().numpy(),preds.cpu().numpy())
print(val_auc)

除了FiBiNet，上述引用中还提到了SENetAttention和Bilinear Interaction的PyTorch代码实现，可以参考上述代码实现。