def _reset_parameters_(self): # noqa: D102 初始化？ 调整参数 (在哪里使用) embedding_xavier_uniform_(self.entity_embeddings) # 初始化实体向量，对函数进行修改使初始化向量与AE_em一致 #需提前定义cell_list,及获得ae_embedding cell_tensor = torch.tensor(cell_list,stype = torch.long) self.entity_embeddings[cell_tensor] = ae_embedding其中外来ae_embedding如何输入模型

感谢您的问题。根据您提供的代码，我可以看出这是一个自定义的 PyTorch 模型。其中的 `ae_embedding` 是外来的实体向量，可以通过在模型初始化时传递参数的方式输入进来。

例如，如果您有一个包含所有实体向量的矩阵，可以在初始化模型时将其传递给模型：

ae_embedding = torch.randn(num_entities, embedding_dim)  # 假设您有一个实体向量矩阵
model = MyCustomModel(ae_embedding=ae_embedding, ...)

然后，您可以在模型中使用 `ae_embedding`，如您提供的代码所示。在调用 `_reset_parameters_` 方法时，您可以将 `ae_embedding` 作为参数传递给该方法，以便在其中使用。

希望这可以帮助您！