embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_size = 0.2
时间: 2024-04-11 13:29:27 浏览: 25
embed_dim = 8 表示嵌入维度(embedding dimension),它决定了在模型中表示每个特征的维度大小。较高的嵌入维度可以捕捉更多的特征信息,但也会增加模型的复杂性和计算开销。
read_part = True 表示只读取数据的一部分进行训练。这在处理大规模数据集时很常见,可以通过设置为 True 来提高训练效率。
sample_num = 6000000 是指从数据集中抽取的样本数量。这个参数可以根据数据集的大小和训练需求进行调整,以保持训练的效果和效率。
test_size = 0.2 表示将数据集划分为训练集和测试集时,测试集所占的比例为 20%。这个参数用于评估模型的性能和泛化能力,通常会将一部分数据保留作为测试集,用于模型训练完成后的评估。在这里,20% 的数据将被用作测试集。
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if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si
ze = 1000000 batch_size = 1024 epochs = 5 hidden_units = [256, 128] learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.2 # Load data train_data, test_data, feature_columns = load_data(file_train, file_test, read_part, sample_num) # Preprocess data train_data, test_data = preprocess_data(train_data, test_data, feature_columns) # Build model model = build_model(feature_columns, embed_dim, hidden_units, learning_rate, dropout_rate) # Train model train_model(model, train_data, batch_size, epochs) # Evaluate model evaluate_model(model, test_data) # Save model save_model(model)
nn.MultiheadAttention(embed_dim=32, num_heads=4)
这是一个 PyTorch 中的多头注意力层,它将输入向量(shape 为 [seq_len, batch_size, embed_dim])进行多头注意力计算,其中 embed_dim 表示输入向量的维度,seq_len 表示序列的长度,batch_size 表示批次大小,num_heads 表示注意力头的数量。多头注意力可以并行地关注不同的位置和语义信息,从而提升模型的表达能力。具体地,该层会将输入向量拆分成 num_heads 个 head,然后对每个 head 进行单独的注意力计算,最后将每个 head 的输出拼接起来并经过一个线性变换得到最终输出。