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Python torchrec.modules.crossnet.CrossNet用法及代码示例


用法:

class torchrec.modules.crossnet.CrossNet(in_features: int, num_layers: int)

参数：

  • in_features(int) -输入的维度。

  • num_layers(int) -模块中的层数。

基础：torch.nn.modules.module.Module

Cross Network：

Cross Net 是对形状为 的张量到相同形状的 “crossing” 操作堆栈，有效地在输入张量上创建 可学习多项式函数。

在这个模块中，交叉操作是基于满秩矩阵(NxN)定义的，这样交叉效果可以覆盖每一层的所有位。在每一层 l 上，张量转换为：

其中 是方阵 ， 表示逐元素乘法， 表示矩阵乘法。

例子：

batch_size = 3
num_layers = 2
in_features = 10
input = torch.randn(batch_size, in_features)
dcn = CrossNet(num_layers=num_layers)
output = dcn(input)

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注：本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torchrec.modules.crossnet.CrossNet。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。