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。