如何将ae_embedding作为参数传递给_reset_parameters_ 方法
时间: 2023-07-29 09:13:41 浏览: 56
好的,可以在模型初始化时将 `ae_embedding` 作为一个参数传递进去,然后在 `_reset_parameters_` 方法中使用它。
以下是一个简单的示例:
```python
import torch
from torch import nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, num_entities, embedding_dim, ae_embedding=None):
super().__init__()
self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
if ae_embedding is not None:
self.entity_embeddings.weight.data.copy_(ae_embedding)
self._reset_parameters_()
def _reset_parameters_(self, ae_embedding=None):
if ae_embedding is not None:
self.entity_embeddings.weight.data.copy_(ae_embedding)
# ...
```
在这个示例中,我们在模型初始化时将 `ae_embedding` 作为参数传递进去。如果 `ae_embedding` 不为 `None`,我们在 `self.entity_embeddings` 上设置权重。然后,我们可以在 `_reset_parameters_` 方法中使用 `ae_embedding`(如果有的话)。
这样,您就可以通过将 `ae_embedding` 传递给 `_reset_parameters_` 方法来使用它了:
```python
ae_embedding = torch.randn(num_entities, embedding_dim)
model = MyModel(num_entities, embedding_dim, ae_embedding)
model._reset_parameters_(ae_embedding)
```