详细解释一下以下这段代码:class DnnNework(nn.Module): def __init__(self, feature_columns, hidden_units, n_output,dnn_dropout=0.): super(DnnNework, self).__init__() self.sparse_feature_cols = feature_columns # embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(i): nn.Embedding(num_embeddings=feat['feat_num'], embedding_dim=feat['embed_dim']) for i, feat in enumerate(self.sparse_feature_cols) }) hidden_units.insert(0, len(self.sparse_feature_cols)*self.sparse_feature_cols[0]['embed_dim']) hidden_units.append(n_output) self.dnn_network = Dnn(hidden_units) def forward(self, x): sparse_inputs = x sparse_inputs = sparse_inputs.long() sparse_embeds = [self.embed_layers['embed_'+str(i)](sparse_inputs[:, i]) for i in range(sparse_inputs.shape[1])] sparse_embeds = torch.cat(sparse_embeds, axis=-1) dnn_input = sparse_embeds deep_out = self.dnn_network(dnn_input) deep_out = F.softmax(deep_out,dim=-1) return deep_out
时间: 2023-06-18 14:05:22 浏览: 67
这段代码定义了一个名为 DnnNetwork 的神经网络类,该类继承自 nn.Module 类。其构造函数有四个参数:feature_columns 表示特征列,hidden_units 表示隐藏层单元数,n_output 表示输出层单位数,dnn_dropout 表示 DNN 网络的 dropout 概率。
在构造函数中,首先调用父类 nn.Module 的构造函数。然后初始化 sparse_feature_cols 为传入的 feature_columns。接着,使用 nn.ModuleDict 类型的 embed_layers 成员变量来定义每个离散特征的 embedding 层。其中,num_embeddings 表示该特征的取值个数,embedding_dim 表示 embedding 的维度。这里使用了一个列表解析式来生成所有的 embedding 层。
接下来,将每个 embedding 的输出拼接成一个向量,作为 DNN 网络的输入。在 forward 函数中,将输入 x 中的每个离散特征的取值通过相应的 embedding 层得到其 embedding 向量,并将这些 embedding 向量拼接成一个向量作为 DNN 网络的输入。然后,将 DNN 网络的输出进行 softmax 归一化,作为最终的输出。
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解释一下这段python代码:feat for feat in df.columns.values if feat not in no_features
这段代码使用了列表推导式,它的作用是从数据框df中选出那些不在no_features列表中的特征,并将它们作为一个新的列表feat返回。
具体来说,代码中的df.columns.values返回数据框df的所有列名,然后使用for循环遍历这些列名,将不在no_features列表中的列名选出来,并放入一个新的列表feat中。最终,代码返回列表feat。
其中,if关键字后面的条件语句if feat not in no_features是一个筛选条件,用于判断当前的列名feat是否在no_features列表中。如果不在,就将该列名加入到feat列表中;否则,跳过该列名,继续遍历下一个列名。
优化代码 if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit()
可以把if-elif语句改为一个循环,遍历列名列表,找到第一个匹配的列名即可。如果所有列名都不匹配,再打印警告信息并退出程序。
代码示例:
```
columns_to_check = ['bat_module_voltage_00', 'bat_module_voltage_01', 'bat_module_voltage_02']
volt_ref = None
for col in columns_to_check:
if col in self.df.columns:
volt_ref = col
break
if volt_ref is None:
logger.logger.warning("No module data!")
sys.exit()
```
这样就可以避免重复的if-elif语句,提高代码的可读性和维护性。