本文簡要介紹python語言中 torchrec.models.deepfm.DenseArch
的用法。
用法:
class torchrec.models.deepfm.DenseArch(in_features: int, hidden_layer_size: int, embedding_dim: int)
in_features(int) -密集輸入特征的維度。
hidden_layer_size(int) -DenseArch 中隱藏層的大小。
embedding_dim(int) -sparseArch 的embedding_dimension 大小相同
device(torch.device) -默認計算設備。
基礎:
torch.nn.modules.module.Module
處理DeepFMNN模型的密集特征。輸出層的大小適合 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)))
參數:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torchrec.models.deepfm.DenseArch。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。