if self.training == True:

这是一个条件语句，用于判断模型是否处于训练模式。在PyTorch中，可以通过设置self.training属性来控制模型的训练和测试行为。当self.training为True时，表示模型处于训练模式，此时可以执行一些特定于训练过程的操作，例如启用dropout、批量归一化等。当self.training为False时，表示模型处于测试模式，此时可以执行一些特定于测试过程的操作，例如禁用dropout、批量归一化等。

在if语句中，判断self.training是否为True。如果是，就执行下面的语句块，否则跳过该语句块。在这个例子中，如果模型处于训练模式，就执行dropout操作，从而随机将一些神经元的输出设置为0，以避免过拟合。如果模型处于测试模式，就跳过dropout操作。

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class Net(nn.Module): def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2, is_training = True): super(Net, self).__init__() self.num_inputs = num_inputs self.training = is_training self.lin1 = nn.Linear(num_inputs, num_hiddens1) self.lin2 = nn.Linear(num_hiddens1, num_hiddens2) self.lin3 = nn.Linear(num_hiddens2, num_outputs) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, X): H1 = self.relu(self.lin1(X.reshape((-1, self.num_inputs)))) # 只有在训练模型时才使用dropout if self.training == True: # 在第一个全连接层之后添加一个dropout层 H1 = dropout_layer(H1, dropout1) H2 = self.relu(self.lin2(H1)) if self.training == True: # 在第二个全连接层之后添加一个dropout层 H2 = dropout_layer(H2, dropout2) out = self.lin3(H2) return out解释一下各行代码的用法和意义

这是一个使用PyTorch框架定义的神经网络模型，包含三个全连接层和一个ReLU激活函数。下面解释每行代码的用法和意义：

1. 定义一个名为Net的类，继承自nn.Module类。
2. 类的构造方法，定义了输入层、输出层、两层隐藏层的神经元数量以及是否训练的标志。
3. 调用父类的构造方法，初始化神经网络。
4. 定义一个实例变量，表示输入数据的特征数量。
5. 定义一个实例变量，表示当前模型是否处于训练状态。
6. 定义第一个全连接层，输入为输入特征数量，输出为第一个隐藏层神经元数量。
7. 定义第二个全连接层，输入为第一个隐藏层神经元数量，输出为第二个隐藏层神经元数量。
8. 定义输出层，输入为第二个隐藏层神经元数量，输出为输出特征数量。
9. 定义ReLU激活函数。
10. 实现前向传播的过程，接受输入数据X，首先将其reshape为(batch_size, num_inputs)的形状，其中batch_size表示批量数据的数量。
11. 在第一个全连接层后应用ReLU激活函数，得到第一个隐藏层的输出H1。
12. 如果当前模型处于训练状态，则在第一个全连接层后添加一个dropout层，丢弃一部分神经元的输出，以防止过拟合。
13. 在第二个全连接层后应用ReLU激活函数，得到第二个隐藏层的输出H2。
14. 如果当前模型处于训练状态，则在第二个全连接层后添加一个dropout层，丢弃一部分神经元的输出，以防止过拟合。
15. 将第二个隐藏层的输出作为输入，通过输出层得到模型的预测输出。
16. 返回模型的预测输出。

def _init_dataset(self): self.Xs = [] self.user_book_map = {} for i in range(self.user_nums): self.user_book_map[i] = [] for index, row in self.df.iterrows(): user_id, book_id = row self.user_book_map[user_id].append(book_id) if self.mode == 'training': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): for item in items[:-1]: self.Xs.append((user, item, 1)) for _ in range(3): while True: neg_sample = random.randint(0, self.book_nums-1) if neg_sample not in self.user_book_map[user]: self.Xs.append((user, neg_sample, 0)) break elif self.mode == 'validation': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): if len(items) == 0: continue self.Xs.append((user, items[-1]))

这段代码是用于初始化数据集的。它首先创建了一个空列表 `self.Xs` 和一个字典 `self.user_book_map`，用于存储用户与书籍的映射关系。然后遍历数据集中的每一行，将用户ID和书籍ID添加到 `user_book_map` 中。如果模式为训练模式，它会遍历每个用户和用户拥有的书籍，为每个正样本（用户和书籍之间有交互）添加标签 `1`，并为每个负样本（用户和书籍之间没有交互）添加标签 `0`。为了生成负样本，它使用随机数生成器从不属于该用户的书籍集合中随机选择一个样本。如果模式为验证模式，它会为每个用户的最后一个书籍添加标签，并将其添加到 `self.Xs` 中。