FiBiNet pytorch实现

FiBiNet 是一种用于推荐系统的深度学习模型，它结合了特征交叉和特征嵌入两种方法，可以有效地处理高维稀疏特征。下面是 FiBiNet 在 PyTorch 中的实现步骤：

1. 导入 PyTorch 和其他必要的库。
2. 定义 FiBiNet 模型类，继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。
3. 在模型类中定义特征嵌入层和特征交叉层。
4. 在模型类中定义前向传播函数 forward()，将输入数据传递给特征嵌入层和特征交叉层，并将它们的输出拼接在一起。
5. 在模型类中定义输出层，将拼接后的特征传递给输出层，得到最终的预测结果。
6. 定义损失函数和优化器。
7. 训练模型并测试模型性能。