torch.longtensor()和torch.floattensor的区别

torch.longtensor()和torch.floattensor()的区别在于它们创建的张量的数据类型不同。torch.longtensor()创建的张量的数据类型为整型(long)，而torch.floattensor()创建的张量的数据类型为浮点型(float)。这意味着，如果你需要处理整数数据，你应该使用torch.longtensor()，如果你需要处理浮点数数据，你应该使用torch.floattensor()。

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# 在测试集上进行评估 with torch.no_grad(): user = torch.LongTensor(test_data['user_id'].values) item = torch.LongTensor(test_data['item_id'].values) rating = torch.FloatTensor(test_data['rating'].values) outputs = model(user, item) loss = criterion(outputs, rating) rmse = torch.sqrt(loss) print('RMSE on test set: %.3f ' % rmse.item())

这段代码是在测试集上使用模型进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的均方根误差(RMSE)。其中，使用了PyTorch中的torch.no_grad()上下文管理器，用于关闭梯度计算，以减少内存消耗和加速计算。test_data包含了测试集中的用户ID、物品ID和真实评分，通过调用模型的forward函数来预测评分，然后使用均方误差损失函数计算预测值与真实值的误差，最后计算RMSE并输出结果。

def convert_coo2tensor(self, coo): values = coo.data indices = np.vstack((coo.row, coo.col)) i = torch.LongTensor(indices) v = torch.FloatTensor(values) shape = coo.shape return torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(shape))

这段代码是用来将稀疏矩阵(coo格式)转换为PyTorch中的稀疏张量(sparse tensor)。具体而言，它将稀疏矩阵的非零元素以及它们所在的行列索引提取出来，然后分别构造为PyTorch中的LongTensor和FloatTensor，并使用这两个Tensor构造出一个稀疏张量。最后返回这个稀疏张量。

在这段代码中，coo是一个稀疏矩阵，它的属性包括data、row、col和shape。其中，data是一个一维数组，保存了所有非零元素的值；row和col也是一维数组，分别保存了所有非零元素的行和列索引；shape是一个二元组，保存了该矩阵的形状。

这段代码的核心部分是使用np.vstack将row和col数组按行堆叠起来，得到一个2行n列的数组indices。然后使用torch.LongTensor和torch.FloatTensor将indices和values分别转换为PyTorch中的LongTensor和FloatTensor。最后使用torch.sparse.FloatTensor将i、v和shape三个参数构造为一个稀疏张量并返回。