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Pytorch Widedeep
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4053d4b4
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4053d4b4
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9月 30, 2019
作者:
J
jrzaurin
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using ModelDict instead of setattr
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6f5ac1d8
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Showing
1 changed file
with
8 addition
and
4 deletion
+8
-4
pytorch_widedeep/models/deep_dense.py
pytorch_widedeep/models/deep_dense.py
+8
-4
未找到文件。
pytorch_widedeep/models/deep_dense.py
浏览文件 @
4053d4b4
...
@@ -50,8 +50,10 @@ class DeepDense(nn.Module):
...
@@ -50,8 +50,10 @@ class DeepDense(nn.Module):
self
.
continuous_cols
=
continuous_cols
self
.
continuous_cols
=
continuous_cols
self
.
deep_column_idx
=
deep_column_idx
self
.
deep_column_idx
=
deep_column_idx
for
col
,
val
,
dim
in
embeddings_input
:
self
.
embedding_layers
=
nn
.
ModuleDict
({
'emb_layer_'
+
col
:
nn
.
Embedding
(
val
,
dim
)
setattr
(
self
,
'emb_layer_'
+
col
,
nn
.
Embedding
(
val
,
dim
))
for
col
,
val
,
dim
in
embeddings_input
})
# for col,val,dim in embeddings_input:
# setattr(self, 'emb_layer_'+col, nn.Embedding(val, dim))
input_emb_dim
=
np
.
sum
([
emb
[
2
]
for
emb
in
embeddings_input
])
+
len
(
continuous_cols
)
input_emb_dim
=
np
.
sum
([
emb
[
2
]
for
emb
in
embeddings_input
])
+
len
(
continuous_cols
)
hidden_layers
=
[
input_emb_dim
]
+
hidden_layers
hidden_layers
=
[
input_emb_dim
]
+
hidden_layers
dropout
=
[
0.0
]
+
dropout
dropout
=
[
0.0
]
+
dropout
...
@@ -64,8 +66,10 @@ class DeepDense(nn.Module):
...
@@ -64,8 +66,10 @@ class DeepDense(nn.Module):
self
.
dense
.
add_module
(
'last_linear'
,
nn
.
Linear
(
hidden_layers
[
-
1
],
output_dim
))
self
.
dense
.
add_module
(
'last_linear'
,
nn
.
Linear
(
hidden_layers
[
-
1
],
output_dim
))
def
forward
(
self
,
X
:
Tensor
)
->
Tensor
:
def
forward
(
self
,
X
:
Tensor
)
->
Tensor
:
emb
=
[
getattr
(
self
,
'emb_layer_'
+
col
)
(
X
[:,
self
.
deep_column_idx
[
col
]].
long
())
emb
=
[
self
.
embedding_layers
[
'emb_layer_'
+
col
]
(
X
[:,
self
.
deep_column_idx
[
col
]].
long
())
for
col
,
_
,
_
in
self
.
embeddings_input
]
for
col
,
_
,
_
in
self
.
embeddings_input
]
# emb = [getattr(self, 'emb_layer_'+col)(X[:,self.deep_column_idx[col]].long())
# for col,_,_ in self.embeddings_input]
if
self
.
continuous_cols
:
if
self
.
continuous_cols
:
cont_idx
=
[
self
.
deep_column_idx
[
col
]
for
col
in
self
.
continuous_cols
]
cont_idx
=
[
self
.
deep_column_idx
[
col
]
for
col
in
self
.
continuous_cols
]
cont
=
[
X
[:,
cont_idx
].
float
()]
cont
=
[
X
[:,
cont_idx
].
float
()]
...
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