基于pytorch的xDeepFM的完整实验代码

基于PyTorch实现的XDeepFM的完整实验代码通常会包含以下几个部分：

# 导入所需的库
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from xdeepfm.models import XDeepFM
from dataset import CustomDataset  # 自定义数据集类

# 数据预处理和加载
data = ...  # 加载或生成特征数据
train_dataset = CustomDataset(data['train'], is_train=True)
test_dataset = CustomDataset(data['test'], is_train=False)

# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义模型
model = XDeepFM(num_fields=data['num_fields'], embedding_dim=data['embedding_dim'])

# 模型配置
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 使用Adam优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()  # 对于点击率预测任务，通常使用BCE损失函数

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for inputs, labels in train_loader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
model.eval()
predictions = []
with torch.no_grad():
    for inputs, _ in test_loader:
        preds = model(inputs).sigmoid().cpu().numpy()
        predictions.extend(preds)

# 评估指标计算，比如AUC或MRR等
auc_score = compute_auc(predictions, test_labels)

# 输出实验结果
print(f"Epoch {epoch+1}: AUC score - {auc_score}")

请注意，这只是一个基本框架，实际的代码可能需要根据具体的任务需求、数据格式和超参数进行调整。`CustomDataset`类应该负责从原始数据中提取特征，并将其转换为模型可以接受的形式。