下面是使用PyTorch实现BPR损失函数的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class BPRLoss(nn.Module): def __init__(self): super(BPRLoss, self).__init__() def forward(self, pos_score, neg_score): #计算BPR损失 loss = -torch.log(torch.sigmoid(pos_score - neg_score))...
import time for epoch in range(epochs): model.train() # 在使用pytorch构建神经网络的时候,训练过程中会在程序上方添加一句model.train(),作用是启用batch normalization和drop out。 start_time = time.time() train_loader.dataset.ng_sample() # 训练阶段,这一步生成真正的训练样本 for user,item_i,item...
以下是使用 Python 和 PyTorch 实现带有负采样的 BPR 损失函数的示例代码: python importtorchimporttorch.nnasnn defbpr_loss(user_embeddings,pos_item_embeddings,neg_item_embeddings,lambda_reg=0.01): """ 计算带有负采样的 BPR 损失函数 :param user_embeddings: 用户嵌入向量,形状为 (batch_size, embedding_...
2. 使用pytorch实现一个BPR算法(参考“使用TensorFlow实现的BPR算法”[3]) import numpy import torch import os import random from collections import defaultdict from sklearn.metrics import auc,roc_auc_score def load_data(data_path): user_ratings = defaultdict(set) max_u_id = -1 max_i_id = -...
print(fEpoch[{epoch+1}/100],Loss:{loss.item():.4f}) 2.3.4代码解释 在这个示例中,我们首先定义了用户和物品的向量表示,使用了PyTorch的nn.Embedding类。然后,我们定义了BPR的损失函数bpr_loss,该函数计算用户对已知偏好物品与未偏好物品之间的偏好差的概率,并返回其负对数平均值。
pytorch-BPR 0.700 0.418 0.877 0.551 The requirements are as follows: * python==3.6 * pandas==0.24.2 * numpy==1.16.2 * pytorch==1.0.1 * tensorboardX==1.6 (mainly useful when you want to visulize the loss, see https://github.com/lanpa/tensorboard-pytorch) Example to run: python main...
下面是一个使用PyTorch实现的DRMM模型的简化代码示例: importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim #参数设置 embedding_dim=100 hidden_dim=64 #嵌入层 embedding=nn.Embedding(num_embeddings=10000,embedding_dim=embedding_dim) #LSTM层 lstm=nn.LSTM(input_size=embedding_dim,hidden_size=hidden_dim...