def ranking(self): self.FitV = self.Y这是什么意思?
时间: 2024-01-24 21:03:12 浏览: 35
这段代码看上去是一个类的方法,其中 `self.FitV` 和 `self.Y` 都是该类的成员变量。`self.FitV` 和 `self.Y` 可能代表着某种向量或矩阵。根据代码的语境,这行代码的作用可能是将变量 `self.Y` 的值赋给变量 `self.FitV`。具体来说,这行代码将 `self.Y` 中的数据用于训练或预测,并将结果存储在 `self.FitV` 中。但是,没有上下文,这只是一种推测,无法确定这段代码的真实含义。
相关问题
self.criterion = nn.MarginRankingLoss(margin=self.margin)
这行代码是在PyTorch中定义一个Margin Ranking Loss损失函数,它主要用于学习到的嵌入向量在不同类别之间的差异性,将两个输入向量之间的距离与一个预定义的margin值进行比较,如果距离小于margin则损失为0,否则损失值与距离差有关。在这行代码中,self.margin是Margin Ranking Loss中的margin值,用于控制不同类别之间的距离差异。
def score_hrt(self, hrt_batch: torch.LongTensor) -> torch.FloatTensor:解释
这段代码是一个方法,用于计算给定三元组的得分。该方法接受一个 LongTensor 类型的三元组张量 hrt_batch,其形状为 (batch_size, 3),其中 batch_size 表示三元组的数量,每个三元组由头实体、关系和尾实体的 ID 组成。该方法返回一个 FloatTensor 类型的得分张量,其形状为 (batch_size, 1),表示每个三元组的得分。
具体地,该方法首先提取每个三元组中头实体、关系和尾实体的 ID,并将其分别转化为对应的嵌入向量。然后,通过对头实体和关系嵌入向量进行旋转,得到旋转后的头实体向量 rot_h。接着,将旋转后的头实体向量与尾实体向量传入交互函数,计算它们之间的相互作用关系。最后,将交互关系和关系向量进行点积运算,得到最终的得分。这里的得分计算采用了 margin ranking loss 的方式,即使用了一个 margin 值来控制正负样本之间的得分差距,以便于模型对正例和负例进行区分。
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