for idx, module in enumerate(args): self._modules[str(idx)] = module解释代码含义
时间: 2024-02-29 10:57:18 浏览: 28
这段代码是在一个类的构造方法中,其中 args 是一个可迭代对象,该代码的作用是遍历 args 中的元素,同时将遍历到的每个元素加入到类的成员变量 self._modules 中,其中元素在 self._modules 中的 key 是其在 args 中的索引,即将索引转化为字符串后作为 key,元素本身作为 value。
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for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64,12,307,1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()
这段代码是一个训练循环的一部分,用于对批次数据进行训练。代码中使用`enumerate(self.train_loader)`来遍历训练数据集,并在每个批次中进行以下操作:
1. 首先,通过`data[..., :self.args.input_dim]`和`target[..., :self.args.output_dim]`对输入数据和标签进行切片,以获取指定维度的子集。这是为了确保输入和标签的维度匹配。
2. 然后,调用`self.optimizer.zero_grad()`来清零模型参数的梯度。
3. 接下来,根据`self.args.teacher_forcing`的值来确定是否使用"teacher forcing"的方法。如果`self.args.teacher_forcing`为真,则计算当前批次的全局步数,并使用`self._compute_sampling_threshold()`方法计算出"teacher forcing"的比例。否则,将"teacher forcing"比例设置为1.0,表示在解码器中的所有步骤都使用标签作为输入。
4. 调用`self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio)`来获取模型的输出。如果`self.args.real_value`为真,则通过`self.scaler.inverse_transform(label)`将标签逆转换为原始值。
5. 计算模型输出和标签之间的损失,并将损失值添加到总损失`total_loss`中。
6. 调用`loss.backward()`计算梯度,并使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()`对梯度进行最大梯度裁剪。
7. 最后,调用`self.optimizer.step()`来更新模型参数。
这个循环会遍历整个训练数据集,并在每个批次中计算和更新模型的损失。
def validate(self, dataloader, graph): self.model.eval() hrs, ndcgs = [], [] with torch.no_grad(): tqdm_dataloader = tqdm(dataloader) for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] item = rep[self.model.n_user + item_idx] preds = self.model.predict(user, item) preds_hrs, preds_ndcgs = self.calc_hr_and_ndcg(preds, self.args.topk) hrs += preds_hrs ndcgs += preds_ndcgs return np.mean(hrs), np.mean(ndcgs)
这是一个 `validate` 方法的定义,它接受两个参数 `dataloader` 和 `graph`。这个方法用于在模型训练过程中对验证集进行评估。
首先,将模型设置为评估模式,即 `self.model.eval()`。
然后,定义了两个空列表 `hrs` 和 `ndcgs`,用于存储每个样本的评估结果。
接下来,通过一个循环遍历 `dataloader`,每次迭代时从 `dataloader` 中获取一个批次的数据,其中 `user_idx` 和 `item_idx` 是从批次中获取的用户索引和物品索引。
使用模型 `self.model` 和图数据 `graph` 调用 `self.model` 的方法,得到用户和物品的表示,并计算预测结果 `preds`。
再调用 `self.calc_hr_and_ndcg()` 方法,根据预测结果和 `self.args.topk` 计算命中率和NDCG(归一化折损累计增益)。
将计算得到的命中率和NDCG分别添加到 `hrs` 和 `ndcgs` 列表中。
最后,在循环结束后,计算 `hrs` 和 `ndcgs` 的平均值,并返回这两个平均值作为评估结果。
注意,在整个验证过程中,没有进行模型参数更新,因此使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度计算,以提高效率。