def cross_network(self, x_0): x_l = x_0 # batch x feature * emb for i in range(self.cross_layer_num): # fast method xl_w = torch.tensordot(x_l, self.cross_layer_w[i], dims=([1], [0])) # batch xl_dot = (x_0.transpose(0, 1) * xl_w).transpose(0, 1) # batch x feature * emb # slow method # xl_dot = torch.matmul(torch.matmul(x_0.unsqueeze(-1),x_l.unsqueeze(1)),self.cross_layer_w[i]) x_l = xl_dot + self.cross_layer_b[i] + x_l return x_l

这是一个方法 `cross_network()`，用于实现交叉网络（Cross Network）。该方法接受一个张量 `x_0` 作为输入，代表 DNN 输出的特征。在交叉网络中，输入特征被拆分成多个子向量，并对每个子向量进行交叉运算，以增强特征之间的交互性。具体来说，该方法使用一个 for 循环来迭代交叉网络的每一层。在每一层中，首先将输入 `x_l` 初始化为上一层的输出（或者初始化为输入 `x_0`，对于第一层）。然后，该方法使用 `torch.tensordot()` 方法计算输入 `x_l` 与交叉网络权重矩阵 `self.cross_layer_w[i]` 的乘积，得到一个张量 `xl_w`。接下来，该方法使用广播法则将 `x_0` 和 `xl_w` 逐元素相乘，得到一个张量 `xl_dot`，表示输入特征与交叉网络的交叉项。最后，该方法将 `xl_dot` 与交叉网络的偏置 `self.cross_layer_b[i]` 相加，并将结果与输入 `x_l` 相加，得到当前层的输出。在交叉网络中，每个交叉层都可以看作是一个非线性的特征交叉器，用于学习特征之间的交互关系。

相关问题

emb_x = self.emb(x).view(batch_size, -1)

这行代码的作用是将输入张量 x 映射为一个二维张量 emb_x。首先，self.emb(x) 是将输入张量 x 映射到词嵌入空间的操作，它返回一个三维张量，其形状为 [batch_size, seq_len, emb_dim]，其中，batch_size 表示输入的样本数，seq_len 表示输入序列的长度，emb_dim 表示词嵌入的维度。然后，view(batch_size, -1) 操作将三维张量 emb_x 重塑为一个二维张量，其中第一维的大小为 batch_size，第二维的大小为 -1，表示自动计算。由于在重塑前已经知道 batch_size 的大小，所以第二个参数 -1 会自动计算为 $seq\_len \times emb\_dim$，即将每个样本的词嵌入拼接成一行，形状为 [batch_size, seq_len * emb_dim]。最终，emb_x 是一个二维张量，每行表示一个样本在词嵌入空间的表示。

class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现

这段代码中似乎缺少了一个缩进，导致 `return` 语句在 `for` 循环内部。可以尝试将 `return` 语句缩进到 `for` 循环外部，如下所示：

class TimeWindowSequence(Sequence):
    def __init__(self, x, y, batch_size, window_size):
        self.x = x
        self.y = y
        self.batch_size = batch_size
        self.window_size = window_size
        self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size))

    def __len__(self):
        return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size))

    def __getitem__(self, idx):
        batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1]))
        batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1]))
        for i in range(self.batch_size):
            j = idx * self.batch_size + i
            if j >= self.window_count:
                break
            window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
            window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
            batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x
            batch_y[i, :] = window_y[-1, :]
        return batch_x, batch_y

这样应该就可以解决这个问题了。