class HGMN(nn.Module): def __init__(self, args, n_user, n_item, n_category): super(HGMN, self).__init__() self.n_user = n_user self.n_item = n_item self.n_category = n_category self.n_hid = args.n_hid self.n_layers = args.n_layers self.mem_size = args.mem_size self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid)) self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) self.layers = nn.ModuleList() for i in range(0, self.n_layers): self.layers.append(GNNLayer(self.n_hid, self.n_hid, self.mem_size, 5, layer_norm=True, dropout=args.dropout, activation=nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))) self.pool = GraphPooling('mean') self.reset_parameters()

这段代码定义了一个名为 HGMN 的类，继承自 nn.Module。该类的初始化函数接受参数 args、n_user、n_item 和 n_category，并设置了一些实例变量。

在初始化函数中，通过调用父类 nn.Module 的初始化函数来初始化 HGMN 类。然后，将传入的参数赋值给实例变量 self.n_user、self.n_item 和 self.n_category，分别表示用户数量、物品数量和类别数量。

接下来，从参数 args 中获取隐藏层大小（n_hid）、层数（n_layers）和记忆大小（mem_size），并将其赋值给相应的实例变量 self.n_hid、self.n_layers 和 self.mem_size。

然后，创建一个可学习的参数 self.emb，其形状为 (n_user + n_item + n_category, n_hid)。这个参数用于表示用户、物品和类别的嵌入向量。

接下来，创建一个 nn.LayerNorm 层 self.norm，用于对输入进行层归一化操作。

然后，使用 nn.ModuleList 创建一个包含 self.n_layers 个 GNNLayer 对象的列表 self.layers。GNNLayer 是一个图神经网络层，接受隐藏层大小、记忆大小等参数，并进行相应的操作。

最后，创建一个 GraphPooling 对象 self.pool，用于对图中的节点进行池化操作。

最后一行代码调用了 reset_parameters() 方法，用于重置模型的参数。

相关问题

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)

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。

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)

这是一个使用 pickle 序列化保存测试结果的代码段。

使用 `open()` 函数打开一个文件，文件名的格式为 `'HGMN-{self.args.dataset}-test.pkl'`，其中 `self.args.dataset` 是一个参数，表示数据集的名称。这个文件将用于保存测试结果。

然后，使用 `pickle.dump()` 方法将一个字典对象写入文件中。这个字典对象的键是用户的唯一标识符（uid），值是一个元组，包含命中率（hr）和 NDCG 值（ndcg）。这个字典对象是通过使用 `zip()` 函数将 `uids`、`hrs` 和 `ndcgs` 三个列表中的对应元素打包成元组的方式生成的。

最后，使用 `with` 语句中的 `as` 子句定义的变量 `f` 来表示打开的文件对象。当代码块执行完毕时，文件将自动关闭。

这段代码的作用是将测试结果以字典的形式保存到一个使用 pickle 格式序列化的文件中。这样可以在之后的分析和使用中方便地读取和加载这些测试结果。文件名中包含了数据集名称，以便对不同数据集的测试结果进行区分。