def generate_cf_batch(self, user_dict, batch_size): # 1024 exist_users = user_dict.keys() # 字典里所有用户 if batch_size <= len(exist_users): # batch_user = random.sample(exist_users, batch_size) else: batch_user = [random.choice(exist_users) for _ in range(batch_size)] batch_pos_item, batch_neg_item = [], [] for u in batch_user: batch_pos_item += self.sample_pos_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_neg_item += self.sample_neg_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_user = torch.LongTensor(batch_user) batch_pos_item = torch.LongTensor(batch_pos_item) batch_neg_item = torch.LongTensor(batch_neg_item) return batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item

这是一个函数，它的作用是生成一个三元组(batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item)，其中batch_user是一个长度为batch_size的整数序列，表示从用户字典(user_dict)中随机选择的batch_size个用户；batch_pos_item是一个长度为(batch_size * 1)的整数序列，表示对于每个用户，随机选择一个该用户喜欢的物品；batch_neg_item是一个长度为(batch_size * 1)的整数序列，表示对于每个用户，随机选择一个该用户不喜欢的物品。其中sample_pos_items_for_u和sample_neg_items_for_u是两个函数，用于从用户字典(user_dict)中为指定用户(u)随机选择一个喜欢的物品和一个不喜欢的物品。

相关问题

def __init__(self,client, carla_world, hud, actor_filter): self.client=client self.world = carla_world self.hud = hud self.map = self.world.get_map() self.player = None self.collision_sensor = None self.lane_invasion_sensor = None self.gnss_sensor = None self.camera_manager = None self._weather_presets = find_weather_presets() self._weather_index = 0 self._actor_filter = actor_filter self.restart() self.world.on_tick(hud.on_world_tick) start_waypoint = self.map.generate_waypoints(1)

这段代码定义了一个名为`__init__`的构造函数，用于初始化CarlaClient类的实例对象。该函数接受四个参数：client、carla_world、hud和actor_filter。其中client是一个CarlaClient类的实例，carla_world是Carla模拟器中的世界对象(World)，hud是用于显示车辆运行状态的界面，actor_filter是一个用于筛选Actor的过滤器。在函数内部，首先将传入的参数保存到对应的成员变量中。然后通过`self.world.get_map()`获取当前世界(World)的地图(Map)对象，并将其保存到成员变量self.map中。接着将self.player、self.collision_sensor、self.lane_invasion_sensor、self.gnss_sensor和self.camera_manager初始化为None，这些成员变量将在后续的代码中被赋值。然后使用`find_weather_presets()`函数查找可用的天气预设，并将结果保存到成员变量self._weather_presets中。将成员变量self._weather_index初始化为0，表示当前使用的天气预设为列表中的第一个。将成员变量self._actor_filter初始化为传入的actor_filter参数。最后调用`self.restart()`方法来初始化车辆。在初始化完成后，通过`self.world.on_tick(hud.on_world_tick)`注册了一个回调函数，用于在每个模拟时间步长结束时更新车辆状态。最后使用`self.map.generate_waypoints(1)`获取起始点的Waypoint对象，并将其保存在变量start_waypoint中。

def get_batch_noise(self): return iter(tfdata.Dataset.from_generator(self._generate_noise, output_types=float32) .batch(self.batch_size) .repeat())

这段代码是一个用于获取批量噪声数据的函数。让我解释一下这段代码的功能和实现方式。

`get_batch_noise`函数没有接受任何参数。它的作用是生成批量的噪声数据。

首先，使用`tfdata.Dataset.from_generator`方法，将一个生成器函数`self._generate_noise`转换为一个数据集对象。这个生成器函数在之前的代码片段中定义了，用于生成服从均匀分布的随机噪声数据。

在`from_generator`方法中，需要指定生成器函数的输出类型（output_types）。在这里，噪声数据的类型被指定为float32。

接着，使用`batch`方法将数据集划分为批量数据，批量大小为`self.batch_size`。

最后，使用`repeat`方法将数据集无限重复。这是为了确保在训练过程中能够持续地获取噪声数据。

函数返回一个可迭代对象，可以通过迭代来获取批量的噪声数据。

需要注意的是，这段代码缺少了一些必要的引入语句和类定义，可能需要补充相关代码才能完整运行。