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)
时间: 2024-02-14 17:31:36 浏览: 40
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。
相关问题
def execute(self): """ This is a process function. It defines how the Job executes :return: """ df = self.extract() if self.source_df_count > 0: if self.validate(df): df = self.transform(df) df = self.load(df) self.archive() else: self.error_copy_files() self.finalize(df)
这段代码是一个Job类的execute方法。这个Job类可能是在AWS Glue ETL作业中使用的,它执行以下操作:
1. 调用extract方法,从数据源中提取数据并返回一个DataFrame对象。
2. 如果提取的DataFrame中有数据行,调用validate方法对数据进行验证,如果验证通过,将DataFrame传递给transform方法进行转换,然后传递给load方法进行加载。
3. 如果验证方法返回false,则调用error_copy_files方法来处理错误。
4. 最后调用finalize方法,完成任何必要的清理工作。
总体而言,这段代码定义了ETL作业的主要执行过程,也可以根据需要进行自定义和修改。
df = self.extract() if self.source_df_count > 0: if self.validate(df): df = self.transform(df) df = self.load(df) self.archive() else: self.error_copy_files() self.finalize(df)
这段代码是一个ETL作业的主要执行过程,其中包含三个主要的操作:
1. 数据提取(extract):调用extract方法从数据源中提取数据,并将提取的结果存储在一个DataFrame对象中,作为处理的起点。
2. 数据转换(transform):对提取出来的数据进行验证(validate),如果验证通过,就调用transform方法进行转换,将DataFrame对象传递给这个方法,并将转换后的结果存储在另一个DataFrame对象中。
3. 数据加载(load):将转换后的数据加载到目的地中,并调用archive方法将原始数据归档,最后通过finalize方法完成任何必要的清理工作。
在这个过程中,如果数据的验证没有通过,就会调用error_copy_files方法来处理错误。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)