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)
时间: 2024-02-14 16:27:56 浏览: 26
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。
相关问题
def __init__(self, args): self.args = args self.filename_list = self.load_file_name_list(os.path.join(args.dataset_path, 'train_path_list.txt')) self.cut_size = args.test_cut_size self.cut_stride = args.test_cut_stride
这段代码定义了一个类的初始化方法,它有两个参数:args 和 self。其中,self 表示类的实例本身,args 是一个命名空间,其中存储了类的各种参数和设置。
在初始化方法中,首先将 args 存储为类的一个属性,然后通过 load_file_name_list() 方法加载文件名列表。这个方法会读取一个名为 train_path_list.txt 的文件,并将其中的路径列表存储到 filename_list 属性中。最后,将测试切片大小(cut_size)和测试切片步长(cut_stride)存储为类的属性。
需要注意的是,这段代码属于一个类的定义,它并不会被直接执行。如果要使用这个类,需要先实例化它,然后才能调用其中的方法和属性。
class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)
这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类,用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法:
- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`:初始化函数,参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性,例如 `inference` 表示是否为预测模式,`max_seq_len` 表示最大序列长度,`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`:加载数据集的方法,返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据,每个元素都是一个长度为 3 的列表,分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`:返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`:根据索引返回一个样本,返回的是一个字典类型,包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。
该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。