Python PyTorch DenseArch用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torchrec.models.deepfm.DenseArch 的用法。

用法:

class torchrec.models.deepfm.DenseArch(in_features: int, hidden_layer_size: int, embedding_dim: int)

参数：

• in_features(int) -密集输入特征的维度。

• hidden_layer_size(int) -DenseArch 中隐藏层的大小。

• embedding_dim(int) -sparseArch 的embedding_dimension 大小相同

• device(torch.device) -默认计算设备。

基础：torch.nn.modules.module.Module

处理DeepFMNN模型的密集特征。输出层的大小适合 EmbeddingBagCollection 嵌入的 embedding_dimension。

例子：

B = 20
D = 3
in_features = 10
dense_arch = DenseArch(in_features=10, hidden_layer_size=10, embedding_dim=D)
dense_embedded = dense_arch(torch.rand((B, 10)))