def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量(tensor)按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义
时间: 2024-04-27 13:21:01 浏览: 13
这段代码是用来实现图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的前向传播(forward)过程的。
具体来说,它首先定义了一个物品(item)的id嵌入权重 h,然后将用户(user)和物品的id嵌入权重按行拼接在一起,得到一个矩阵 ego_embeddings。接下来,它通过多层图卷积网络对 ego_embeddings 进行迭代,得到每一层的嵌入 all_embeddings,并将所有层的嵌入沿着新的维度进行连接,得到一个三维张量 all_embeddings。再对 all_embeddings 进行平均池化,得到一个二维张量,其中每一行对应一个用户或一个物品的嵌入向量。最后,它将 all_embeddings 按行分割成用户嵌入向量和物品嵌入向量,并将物品嵌入向量加上 h,最终返回用户嵌入向量和物品嵌入向量。
其中,self.user_embedding 是用户id的嵌入权重,self.item_id_embedding 是物品id的嵌入权重,self.n_layers 是图卷积网络的层数,self.norm_adj 是规范化的拉普拉斯矩阵。torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数,torch.stack 是张量拼接的函数,torch.split 是按维度分割张量的函数,torch.mean 是张量平均池化的函数,"+" 是张量加法的运算符。
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把这段代码里的location_embedding_dim去掉class my_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads location_embedding_dim = 0 self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features
这段代码里的location_embedding_dim是一个参数,它表示位置嵌入的维度。如果你想去掉它,可以把它的值设为0,然后在构造函数中把self.location_embedding_dim也设为0即可。具体来说,修改后的代码如下:
```
class my_GAT(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, filters_1, filters_2, dropout):
super(my_GAT, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.out_channels = out_channels
self.n_heads = n_heads
self.filters_1 = filters_1
self.filters_2 = filters_2
self.dropout = dropout
self.location_embedding_dim = 0
self.setup_layers()
def setup_layers(self):
self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1)
self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False)
def forward(self, edge_indices, features, location_embedding):
features = self.GAT_1(features, edge_indices)
features = torch.nn.functional.relu(features)
features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training)
features = self.GAT_2(features, edge_indices)
return features
```
class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义
- `class Encoder(nn.Module):` 定义一个名为Encoder的类,继承自nn.Module。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len):` 定义Encoder类的初始化函数,传入三个参数:encoder_embedding_num(编码器嵌入层的维度),encoder_hidden_num(编码器LSTM隐藏层的维度)和en_corpus_len(英文语料库的长度)。
- `super().__init__()` 调用父类nn.Module的初始化函数。
- `self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num)` 定义编码器的嵌入层,使用nn.Embedding类,将英文语料库的长度和编码器嵌入层的维度作为参数传入。
- `self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True)` 定义编码器的LSTM层,使用nn.LSTM类,将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入,并设置batch_first参数为True,表示输入数据的第一维是batch_size。
- `def forward(self,en_index):` 定义Encoder类的前向传播函数,传入一个参数en_index(英文句子的索引序列)。
- `en_embedding = self.embedding(en_index)` 将英文句子的索引序列通过嵌入层转换为嵌入向量。
- `_,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding)` 将嵌入向量输入到编码器LSTM层中,获取编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
- `return encoder_hidden` 返回编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。