self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid))

这行代码创建了一个可学习的参数 self.emb，它是一个 nn.Parameter 对象。nn.Parameter 是一个特殊的张量，它会自动注册为模型的参数，可以进行梯度更新。

torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid) 创建了一个形状为 (n_user + n_item + n_category, n_hid) 的空张量。这个张量将用于表示用户、物品和类别的嵌入向量，其中每个嵌入向量的大小为 self.n_hid。

通过将这个空张量赋值给 self.emb，将其变成了一个可学习的参数，并且被注册为模型的参数。在训练过程中，模型会自动更新 self.emb 的值以最小化损失函数。

相关问题

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。

解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)

这段代码是一个Transformer模型的初始化函数。首先，调用父类的初始化函数`super(Transformer, self).__init__()`来初始化Transformer类的父类。然后，定义了几个成员变量：

- `self.embedding`是一个词嵌入层，用于将输入的词索引转换为对应的词向量。
- `self.pos_emb`是位置嵌入层，用于表示输入序列中每个位置的信息。
- `self.blocks`是一个由多个`Block`模块组成的列表，每个`Block`模块都是Transformer模型中的一个编码器块。
- `self.norm`是一个层归一化层，用于对编码器块的输出进行归一化。
- `self.fc`是一个线性层，将编码器块的输出投影到词汇表大小的维度，用于生成最终的预测结果。

这段代码是Transformer模型的一部分，用于初始化模型的各个组件。