input_dim_user = main_embed_size + feat_embed_size * len(static_feat) self.fcu1 = nn.Linear(input_dim_user, hidden_size[0]))什么意思
时间: 2023-06-08 09:03:52 浏览: 54
这段代码是定义了一个神经网络模型的一部分,具体来说是定义了一个全连接层(nn.Linear),输入的维度是 input_dim_user,输出的维度是隐藏层的第一个元素(hidden_size[0])。其中 input_dim_user 是由 main_embed_size 乘以 len(static_feat)再乘以 feat_embed_size 得到的。实际上这段代码只是定义了该网络层的结构,需要在整个神经网络中调用才能使用。
相关问题
self.in_dim = opt.embed_dim+opt.post_dim+opt.pos_dim 是什么意思
这些变量可能是某个程序或代码中的参数或变量,它们的具体含义取决于上下文。一般来说:
- in_dim 可能是输入数据的维度或大小。
- embed_dim 可能是嵌入层的维度或大小,用于将离散的符号或词语映射到连续的向量空间中。
- post_dim 可能是后处理层的维度或大小,用于对嵌入层的输出进行进一步的处理。
- pos_dim 可能是位置编码的维度或大小,用于将序列中每个位置的信息编码成向量形式。
需要根据具体代码或程序的实现来进行确定。
self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)怎么保存nn.Linear模型
要保存nn.Linear模型,可以使用PyTorch提供的torch.save()函数将模型保存到磁盘上。具体步骤如下:
1.定义模型并训练模型,得到最优参数。
2.使用torch.save()函数将模型保存到磁盘上,例如:
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
其中,model是你定义的模型,'model.pth'是保存的文件名。
3.加载模型时,使用torch.load()函数将模型加载到内存中,例如:
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
这样就可以将保存的模型加载到内存中,继续使用或进行预测。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)