with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-test.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({uid: (hr, ndcg) for uid, hr, ndcg in zip(uids, hrs, ndcgs)}, f)

这是一个使用 pickle 序列化保存测试结果的代码段。

使用 `open()` 函数打开一个文件，文件名的格式为 `'HGMN-{self.args.dataset}-test.pkl'`，其中 `self.args.dataset` 是一个参数，表示数据集的名称。这个文件将用于保存测试结果。

然后，使用 `pickle.dump()` 方法将一个字典对象写入文件中。这个字典对象的键是用户的唯一标识符（uid），值是一个元组，包含命中率（hr）和 NDCG 值（ndcg）。这个字典对象是通过使用 `zip()` 函数将 `uids`、`hrs` 和 `ndcgs` 三个列表中的对应元素打包成元组的方式生成的。

最后，使用 `with` 语句中的 `as` 子句定义的变量 `f` 来表示打开的文件对象。当代码块执行完毕时，文件将自动关闭。

这段代码的作用是将测试结果以字典的形式保存到一个使用 pickle 格式序列化的文件中。这样可以在之后的分析和使用中方便地读取和加载这些测试结果。文件名中包含了数据集名称，以便对不同数据集的测试结果进行区分。

相关问题

def test(self): load_model(self.model, args.checkpoint) self.model.eval() with torch.no_grad(): rep, user_pool = self.model(self.graph) """ Save embeddings """ user_emb = (rep[:self.model.n_user] + user_pool).cpu().numpy() item_emb = rep[self.model.n_user: self.model.n_user + self.model.n_item].cpu().numpy() with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-embeds.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({'user_embed': user_emb, 'item_embed': item_emb}, f) """ Save results """ tqdm_dataloader = tqdm(self.testloader) uids, hrs, ndcgs = [], [], [] for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch 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 uids += user_idx[::101].tolist() with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-test.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({uid: (hr, ndcg) for uid, hr, ndcg in zip(uids, hrs, ndcgs)}, f)

这是一个 `test` 方法的定义，用于在模型训练过程结束后对测试数据进行评估。

首先，加载模型的权重参数，使用 `load_model(self.model, args.checkpoint)` 方法将参数加载到模型中，并将模型设置为评估模式，即 `self.model.eval()`。

然后，在 `with torch.no_grad()` 上下文管理器中进行以下操作：

1. 使用模型和图数据 `self.graph` 调用模型 `self.model`，得到用户和物品的表示 `rep` 和 `user_pool`。

2. 保存嵌入向量：将用户嵌入向量和物品嵌入向量转换为 NumPy 数组，并使用 pickle 序列化保存到文件中。

3. 保存评估结果：通过遍历测试数据集中的批次，计算并保存每个用户的命中率和 NDCG 值。同时，也保存了每个用户的索引信息。最终将这些结果使用 pickle 序列化保存到文件中。

需要注意的是，在测试过程中，也没有进行模型参数的更新，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。

这个方法的目的是对模型在测试数据集上的性能进行评估，并保存嵌入向量和评估结果供进一步分析和使用。

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()

这是一个名为 `HGMN` 的类，继承自 `nn.Module`，用于定义一个高阶图记忆网络（Hierarchical Graph Memory Network）。让我逐行解释一下代码的功能：

1. 在类的初始化方法 `__init__(self, args, n_user, n_item, n_category)` 中，接受一些参数：
- `args`：包含一些超参数的对象。
- `n_user`：用户的数量。
- `n_item`：物品的数量。
- `n_category`：类别的数量。

2. 在初始化方法中，通过调用 `super(HGMN, self).__init__()`，使用父类的初始化方法初始化该类。
3. 将传入的参数赋值给类的成员变量。
4. 使用 `nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid))` 创建一个可训练的参数 `emb`，表示嵌入层的权重矩阵。该矩阵的大小为 (n_user + n_item + n_category) x n_hid。
5. 使用 `nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid)` 创建一个层归一化层，用于对输入进行归一化处理。输入的维度为 (args.n_layers + 1) * self.n_hid。
6. 使用 `nn.ModuleList()` 创建一个空的模块列表 `layers`，用于存储多个 GNNLayer 层。
7. 使用循环语句，根据 `self.n_layers` 的值，依次创建 `GNNLayer` 层，并将其添加到 `layers` 列表中。
8. 使用 `GraphPooling('mean')` 创建一个图池化层，用于对图的节点进行池化操作，这里使用均值池化。
9. 调用 `reset_parameters()` 方法，用于初始化模型的参数。

这个类定义了一个层次化图记忆网络模型，其中包含嵌入层、层归一化层、多个 GNNLayer 层以及图池化层。通过传入不同的参数和超参数，可以创建不同配置的 HGMN 模型。