1. Pytorch 基础 Pytorch(https://pytorch.org/)由 Facebook 人工智能研究院于 2017 年推出,具有强大的 GPU 加速张量计算功能,并且能够自动进行微分计算,从而可以使用基于梯度的方法对模型参数进行优化。截至 2022 年 8 月,PyTorch 已经和 Linux 内核、Kubernetes 等并列...
feature_sizes[feat] = len(df[feat].unique()) feature_offsets = {} NEXT_OFFSET = 0 for k,v in feature_sizes.items(): feature_offsets[k] = NEXT_OFFSET NEXT_OFFSET += v # Add offsets to each feature column for col in feature_cols: df[col] = df[col].apply(lambda x: x + f...
# dnn_feature_columns 模型深层部分使用的所有特征的列表 # 计算每个特征中的不同特征值的个数 一阶+二阶 fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=data[feat].nunique(),embedding_dim=4 ) for i,feat in enumerate(sparse_features)] + [DenseFeat(feat, 1,) for feat in dense_f...
train_y = train[target_column].values.reshape(train_y.size) test_X = test[feature_columns].values test_y = test[target_column].values.reshape(test_y.size) ### 训练模型 # 训练一个逻辑回归模型 linear = linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',C=1.0) linear.fit(train_X,train_y) p...
TabularDataset(for csv/tsv)的使用方式是,我们将一个 (name,field) 列表传入,作为field argument声明field格式。这些field的顺序需要和column的顺序一致。对于不使用的column,我们可以将field element设置为None。 对于json格式,使用dict方式,详见torchtext.data.TabularDataset。
n_nodes) = (n_heads, n_nodes, n_nodes) e = source_scores + target_scores.mT return self.leakyrelu(e) def forward(self, h: torch.Tensor, adj_mat: torch.Tensor): n_nodes = h.shape[0] # Apply linear transformation to node feature -> W h # output shape (n_...
#foreach column jinthe attention score matrix e attention=F.softmax(e,dim=-1) 最后,根据论文描述,在获得注意力分数并将其与现有的边进行掩码遮蔽后,通过对分数矩阵的行执行softmax,得到注意力权重α¹ⱼ。 我们通过一个完整的可视化图过程如下: ...
例如,有两种常见的划分 embedding 的方式,row-wise 和 column-wise,前者是按照 feature 数量进行划分的,例如有 3 万种 item,分给 3 块 GPU,每块上存 1 万 item 的 embedding,后者是按照 embedding 的维度进行划分的,例如每个 feature 的维度是 300,那么每台机器上都存 3 万 item 的 100 维。
# attention coefficients are computed as a softmax over the rows# for each column j in the attention score matrix eattention = F.softmax(e, dim=-1) 最后,根据论文描述,在获得注意力分数并将其与现有的边进行掩码遮蔽后,通过对分数矩阵的行执行sof...
feature_names=["user"], pooling=torchrec.PoolingType.SUM, ) ] ) DistributedModelParallel 现在,我们准备用DistributedModelParallel(DMP)包装我们的模型。实例化 DMP 将: 决定如何分片模型。DMP 将收集可用的“分片器”并提出一种最佳方式来分片嵌入表(即 EmbeddingBagCollection)的“计划”。