self.cf_train_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_train_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_train_data[1].astype(np.int32))
时间: 2024-01-18 10:03:18 浏览: 66
这是一段Python代码,其中self.cf_train_data是一个元组,包含两个元素。第一个元素是一个列表,使用map函数将列表中的每个元素加上self.n_entities,然后将结果转换为numpy数组,最后使用astype方法将其转换为int32类型。第二个元素是一个numpy数组,也被转换为int32类型。这段代码的作用是将self.cf_train_data中的数据进行处理,以便后续的使用。
相关问题
kg_data['r'] += 2 # 给每个关系的编号+2 self.n_relations = max(kg_data['r']) + 1 # 80 self.n_entities = max(max(kg_data['h']), max(kg_data['t'])) + 1 # 头实体的数量113487 # n_user在loader_base的stastic-cf里 70679 self.n_users_entities = self.n_users + self.n_entities self.cf_train_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_train_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_train_data[1].astype(np.int32)) self.cf_test_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_test_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_test_data[1].astype(np.int32)) self.train_user_dict = {k + self.n_entities: np.unique(v).astype(np.int32) for k, v in self.train_user_dict.items()} self.test_user_dict = {k + self.n_entities: np.unique(v).astype(np.int32) for k, v in self.test_user_dict.items()}
这段代码是在对知识图谱数据进行预处理,主要做了以下几件事情:
1. 将每个关系的编号加2:kg_data['r'] += 2,目的是为了给0~1之间的关系编号腾出空间,使得之后可能新增的关系有空间可用。
2. 计算实体和关系的数量:self.n_entities表示头实体的数量,self.n_relations表示关系的数量。
3. 计算用户和实体数量之和:self.n_users_entities = self.n_users + self.n_entities,用于后面构建用户与实体的交互矩阵。
4. 对训练集和测试集的数据进行处理:将每个实体的编号加上self.n_entities,目的是为了区分实体和用户,同时保证新加入的实体编号不会与原有实体或用户的编号重复。
5. 对训练集和测试集的用户字典进行处理:将字典中每个键对应的值加上self.n_entities,目的同样是为了区分实体和用户。
# 数据库加载 class Dataset(Dataset): def __init__(self, data): self.len = len(data) self.x_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[0], data)), dtype=np.float32)) self.y_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[-1], data)))).squeeze().long() def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len
这段代码是定义了一个继承自torch.utils.data.Dataset的类Dataset,用于加载数据集。
具体实现过程如下:
1. 定义类Dataset,其中包含__init__、__getitem__和__len__三个函数。
2. 在__init__函数中,通过传入的数据data计算数据集的长度self.len,同时将数据中的输入特征x和对应的标签y分别提取出来,并将其转换为torch.tensor类型的数据,其中x的数据类型为float32,y的数据类型为long。
3. 在__getitem__函数中,根据传入的index返回对应位置的输入特征和标签,即x_data[index]和y_data[index]。
4. 在__len__函数中,返回数据集的长度self.len。
通过定义该类,可以方便地将数据集加载到PyTorch中,用于后续的模型训练和评估。
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