ClassDef EnsembleModel

EnsembleModel: EnsembleModel类的功能是实现一个用户模型集成，用于训练、评估和保存多个用户模型，并进行预测和变异性分析。

属性:

  • user_models: 用户模型列表，根据指定的模型数量创建。
  • MODEL_SAVE_PATH: 模型保存路径。
  • PREDICTION_MAT_PATH: 预测矩阵保存路径。
  • VAR_MAT_PATH: 变异性矩阵保存路径。
  • Entropy_PATH: 熵保存路径（当前未使用）。
  • MODEL_PARAMS_PATH: 模型参数保存路径。
  • MODEL_PATH: 模型文件保存路径。
  • MODEL_EMBEDDING_PATH: 模型嵌入保存路径（已弃用）。
  • USER_EMBEDDING_PATH: 用户嵌入保存路径。
  • ITEM_EMBEDDING_PATH: 项目嵌入保存路径。
  • USER_VAL_EMBEDDING_PATH: 用户验证嵌入保存路径。
  • ITEM_VAL_EMBEDDING_PATH: 项目验证嵌入保存路径。

代码描述: EnsembleModel类通过初始化指定数量的用户模型，并定义了编译、训练、评估、数据拟合、模型加载、嵌入加载、均值和变异性计算、预测、模型和嵌入保存等一系列方法。这些方法允许对集成模型进行灵活的操作，包括但不限于模型训练、评估、参数调整和结果保存。

在项目中，EnsembleModel类被用于不同场景下的用户模型准备和设置，如在prepare_user_model和setup_user_model函数中，通过传递不同的参数来初始化EnsembleModel实例，进而加载模型、编译和训练模型。这表明EnsembleModel类在用户模型的训练和评估流程中起着核心作用，尤其是在处理需要集成多个模型以提高预测性能和鲁棒性的场景中。

注意:

  • 在使用EnsembleModel类时，需要确保MODEL_SAVE_PATH等路径正确设置，以便正确保存和加载模型及其相关文件。
  • 在进行模型训练和评估时，应注意调整相关参数以满足特定的性能和资源需求。
  • 在保存和加载模型时，需要注意模型的设备兼容性，如是否需要将模型从GPU转移到CPU。

输出示例: 由于EnsembleModel类的方法主要涉及模型操作而非直接输出，因此没有直接的输出示例。但在使用例如train或eval方法后，可以期待得到一个包含训练或评估后的模型列表的返回值，而使用get_prediction_and_maxvar方法则会返回预测结果和最大变异性的矩阵。

FunctionDef init(self, num_models, message, MODEL_SAVE_PATH)

init: 初始化EnsembleModel类的实例。

参数:

  • num_models: 需要集成的模型数量。
  • message: 用于生成文件路径中的标识信息。
  • MODEL_SAVE_PATH: 模型保存的根路径。
  • *args: 传递给UserModel_Pairwise_Variance模型的位置参数。
  • **kwargs: 传递给UserModel_Pairwise_Variance模型的关键字参数。

代码描述: 此函数是EnsembleModel类的构造函数，用于初始化集成模型的实例。在这个函数中，首先创建了一个UserModel_Pairwise_Variance模型列表，列表中的模型数量由参数num_models决定，每个模型都使用相同的args和*kwargs参数进行初始化。这表明所有集成的模型都具有相同的配置，但它们可以通过训练学习到不同的特征。

接下来，函数设置了几个与模型保存相关的路径属性。这些路径包括模型的保存路径、预测矩阵的路径、方差矩阵的路径、熵的路径、模型参数的路径、模型文件的路径以及用户和物品的嵌入向量路径。这些路径的生成依赖于MODEL_SAVE_PATH和message参数，确保了模型和相关数据的组织方式既清晰又具有一定的灵活性。

注意:

  • 在使用EnsembleModel类时，需要确保MODEL_SAVE_PATH路径存在且可写。
  • message参数用于区分不同实验或模型配置下的输出文件，因此在实际使用中应保证其具有足够的描述性和唯一性。
  • 传递给UserModel_Pairwise_Variance模型的args和*kwargs参数应当与UserModel_Pairwise_Variance类的构造函数参数保持一致，以确保模型能够正确初始化。
  • 由于EnsembleModel类依赖于UserModel_Pairwise_Variance类，因此在使用前需要确保已经正确理解并能够使用UserModel_Pairwise_Variance类。

FunctionDef compile(self)

compile: 此函数的功能是编译用户模型集合中的每个模型。

参数：此函数接受可变数量的位置参数(args)和关键字参数(*kwargs)。

代码描述： compile函数是EnsembleModel类的一个方法，用于编译该模型集合中的所有用户模型。在这个上下文中，编译一个模型通常意味着为模型配置学习过程，这可能包括设置优化器、损失函数和评估指标等。具体到这个函数，它通过遍历self.user_models列表中的每个模型，并对每个模型调用其compile方法，将传入的任何位置参数(args)和关键字参数(*kwargs)传递给每个模型的compile方法。

在项目中，此函数被多个场景中的setup_user_model函数调用，用于设置用户模型的训练配置。例如，在run_DeepFM_IPS.py、run_DeepFM_ensemble.py和run_Egreedy.py中，setup_user_model函数首先创建了一个EnsembleModel实例，然后调用其compile方法，传递了优化器、损失函数、评估指标函数等参数。这表明compile函数在模型训练准备阶段起着至关重要的作用，确保了每个用户模型都被正确地配置以进行后续的训练过程。

注意：

  • 在调用compile方法时，传递给此方法的参数应与模型的实际需求相匹配。例如，优化器、损失函数和评估指标函数等参数应根据模型的具体任务和设计来选择。
  • 由于compile方法会遍历并编译集合中的所有用户模型，因此在使用时需要确保所有模型都支持传入的配置参数。

FunctionDef train(self)

train: 该函数的功能是训练模型集合中的所有用户模型。

参数:

  • *args: 可变位置参数，传递给每个用户模型的train方法。
  • **kwargs: 可变关键字参数，传递给每个用户模型的train方法。

代码描述: train函数是EnsembleModel类的一个方法，用于训练该模型集合中包含的所有用户模型。它通过遍历self.user_models列表中的每个模型，并调用每个模型的train方法来实现。这些train方法可以接受任意数量的位置参数(args)和关键字参数(*kwargs)，这意味着train函数在调用时可以灵活地传递不同的训练参数给每个用户模型。完成训练后，该函数返回包含所有用户模型的列表。

注意:

  • 确保在调用train函数之前，self.user_models已经被正确初始化并且包含了需要训练的用户模型。
  • 传递给train函数的参数(args和*kwargs)应该与用户模型的train方法所期望的参数兼容，否则可能会引发错误。
  • 该函数返回的是用户模型的列表，可以用于进一步的操作或评估。

输出示例: 假设我们有两个简单的用户模型，并且我们调用了train函数，不传递任何参数。则该函数可能返回如下列表：

[<UserModel1 instance>, <UserModel2 instance>]

这表示两个用户模型已经被训练，并且它们的实例被包含在返回的列表中。

FunctionDef eval(self)

eval: 此函数的功能是将模型集合中的每个模型置于评估模式。

参数:

  • *args: 位置参数，传递给每个用户模型的eval方法。
  • **kwargs: 关键字参数，同样传递给每个用户模型的eval方法。

代码描述: eval函数是EnsembleModel类的一个方法，旨在将包含在该模型集合中的所有用户模型置于评估模式。这是通过遍历self.user_models列表中的每个模型，并对每个模型调用其eval方法来实现的，同时将任何传入的args和kwargs参数传递给这些eval方法。此操作确保了集合中的所有模型都准备好进行评估，而不进行进一步的训练。最后，此函数返回包含所有用户模型的列表。

注意:

  • 在调用此函数之前，确保self.user_models已经被正确初始化，并且包含了所有需要评估的模型。
  • 传递给eval方法的*args和**kwargs参数应该与模型的eval方法兼容。
  • 此函数不修改模型的权重或结构，仅改变模型的模式为评估模式。

输出示例: 假设self.user_models包含两个模型实例，调用eval()后，将返回一个包含这两个模型实例的列表。

FunctionDef compile_RL_test(self)

compile_RL_test: 此函数的功能是为用户模型集合编译强化学习测试环境。

参数:

  • *args: 位置参数，传递给每个用户模型的compile_RL_test方法。
  • **kwargs: 关键字参数，传递给每个用户模型的compile_RL_test方法。

代码描述: compile_RL_test方法遍历EnsembleModel中的所有用户模型，并对每个模型调用其compile_RL_test方法，将任何位置参数（*args）和关键字参数（**kwargs）传递给它。这个设计允许在集成模型层面统一配置和准备所有用户模型的测试环境，以便进行强化学习测试。

在项目中，compile_RL_test方法被用于准备用户模型集合进行强化学习环境下的测试。通过查看调用此方法的代码，我们可以看到它通常与functools.partial结合使用，以传递特定的测试环境配置参数，如环境对象env、验证数据集dataset_val、是否使用softmax策略is_softmax、探索策略参数如epsilon和is_ucb等。这些配置参数对于在强化学习环境中评估用户模型的性能至关重要。

例如，在run_DeepFM_IPS.py、run_DeepFM_ensemble.py和run_Egreedy.py中，compile_RL_test方法被用来配置用户模型集合，以在特定的强化学习环境下进行测试。这些脚本通过functools.partial传递了一系列测试配置参数给compile_RL_test方法，包括环境对象、是否使用softmax策略、探索策略参数等，这些参数直接影响了模型在强化学习测试中的行为和性能。

注意:

  • 在使用compile_RL_test方法时，需要确保传递的参数与用户模型的compile_RL_test方法兼容，特别是在使用位置参数和关键字参数时。
  • 考虑到此方法涉及到强化学习环境的配置，开发者应确保对强化学习环境的配置参数有充分的理解，以确保模型能在适当的环境下进行有效的测试。

FunctionDef fit_data(self)

fit_data: 此函数的功能是训练模型并收集训练历史记录。

参数：此函数接受可变数量的位置参数（args）和关键字参数（*kwargs），这使得它在调用时非常灵活，可以传递不同的训练参数，如批量大小、训练轮数等。

代码描述： fit_data函数是EnsembleModel类的一个方法，用于对用户模型集合中的每个模型进行训练，并收集它们的训练历史。在函数的实现中，首先初始化一个空列表history_list，用于存储每个模型的训练历史。然后，遍历self.user_models中的每个模型，调用每个模型的fit_data方法进行训练，将*args和**kwargs传递给每个模型的训练函数。每个模型的训练历史被添加到history_list中。最后，函数通过日志记录器输出训练完成的信息，并返回history_list。

在项目中，fit_data函数被多个场景调用，包括run_DeepFM_IPS.py、run_DeepFM_ensemble.py和run_Egreedy.py等脚本中。这些调用场景通常涉及准备数据集、设置模型、编译模型以及调用fit_data进行模型训练。调用时，传递给fit_data的参数包括训练集、验证集、批量大小、训练轮数等，这些参数通过*args和**kwargs灵活传递给每个用户模型的训练方法。

注意：在使用fit_data函数时，需要确保传递的参数与用户模型的fit_data方法兼容，例如批量大小、训练轮数等参数。此外，调用此函数前应确保所有用户模型已正确初始化并准备好进行训练。

输出示例： 调用fit_data函数可能返回的history_list示例：

[
    {'loss': [0.5, 0.4, 0.3], 'accuracy': [0.7, 0.8, 0.9]},
    {'loss': [0.6, 0.5, 0.4], 'accuracy': [0.65, 0.75, 0.85]}
]

此列表包含了集合中每个模型的训练历史，每个历史记录是一个字典，包含了例如损失值和准确率等训练过程中的指标。

FunctionDef load_all_models(self)

load_all_models: 此函数的功能是加载所有用户模型。

参数: 此函数没有显式参数，但依赖于self对象的属性。

代码描述: load_all_models方法遍历self.user_models列表中的所有模型。对于每个模型，它首先使用get_detailed_path函数和模型的索引（i）来生成新的模型路径（MODEL_PATH_new）。这个新路径是根据原始模型路径（self.MODEL_PATH）和模型的索引生成的，确保每个模型都有一个唯一的文件路径。然后，方法使用torch.load函数从这个新路径加载模型的状态字典，并通过load_state_dict方法将其应用到当前模型上。

此过程确保了集成模型中的所有子模型都能被正确地从各自的文件中加载出来。这对于实现模型的集成学习和提高预测性能至关重要。

调用情况: 在项目中，load_all_models方法被prepare_user_model函数调用。prepare_user_model函数负责准备用户模型，包括设定随机种子、确定模型保存路径、加载模型参数，并最终调用load_all_models方法来加载所有子模型。这表明load_all_models方法是模型准备和初始化流程的一个重要步骤。

注意:

  • 确保self.user_models列表已经被正确初始化，且包含了所有需要加载的模型实例。
  • self.MODEL_PATH应为有效的模型保存路径，且get_detailed_path函数需要能够根据此路径和模型索引生成正确的新路径。
  • 使用torch.load加载模型状态时，需要确保模型文件存在且路径正确。

FunctionDef load_val_user_item_embedding(self, model_i, freeze_emb)

load_val_user_item_embedding: 此函数的功能是加载验证集中用户和项目的嵌入表示。

参数:

  • model_i: 模型的索引编号，默认为0。用于指定加载哪个模型的用户和项目嵌入。
  • freeze_emb: 布尔值，默认为True。指定是否冻结加载的嵌入，即不允许在训练过程中更新这些嵌入。

代码描述: load_val_user_item_embedding 函数首先使用get_detailed_path函数为用户和项目嵌入生成具体的文件路径，这些路径基于原始的用户和项目验证集嵌入路径，并根据传入的模型索引编号（model_i）进行调整。接着，函数通过torch.load方法加载这些路径指定的嵌入文件。加载后，函数使用torch.nn.Embedding.from_pretrained方法创建预训练的嵌入层，其中freeze=freeze_emb参数控制这些嵌入层是否在后续的训练过程中被冻结。最后，函数将这些嵌入层封装在一个torch.nn.ModuleDict中，并返回。这样，返回的对象既包含了用户嵌入，也包含了项目嵌入，并且这些嵌入可以根据需要被冻结或者更新。

在项目中，load_val_user_item_embedding 函数被setup_state_tracker函数调用，用于在策略模型的状态跟踪器设置过程中加载验证集的用户和项目嵌入。这些嵌入随后用于初始化状态跟踪器中的用户和项目特征，以及在某些配置下，用于计算状态维度。这表明load_val_user_item_embedding函数在项目中扮演着连接数据预处理和模型初始化阶段的关键角色。

注意:

  • 确保在调用此函数之前，用户和项目的嵌入文件已经按照预期的路径和格式被保存。
  • 如果在训练过程中需要更新用户或项目嵌入，应将freeze_emb参数设置为False。

输出示例: 调用load_val_user_item_embedding(model_i=1, freeze_emb=True)可能返回的saved_embedding示例为：

{
    "feat_user": Embedding(用户数量, 嵌入维度, padding_idx=0),
    "feat_item": Embedding(项目数量, 嵌入维度, padding_idx=0)
}

其中，用户数量和项目数量取决于加载的嵌入文件中的数据，嵌入维度是嵌入向量的长度。

FunctionDef compute_mean_var(self, dataset_val, df_user, df_item, user_features, item_features, x_columns, y_columns, use_auxiliary)

compute_mean_var: 此函数的功能是计算数据集上所有用户对所有物品的预测奖励的均值和方差。

参数:

  • dataset_val: 用于评估的数据集，包含用户和物品的交互信息。
  • df_user: 包含用户特征的DataFrame。
  • df_item: 包含物品特征的DataFrame。
  • user_features: 用户特征列的列表。
  • item_features: 物品特征列的列表。
  • x_columns: 输入特征列的名称。
  • y_columns: 输出目标列的名称。
  • use_auxiliary: 布尔值，指示是否使用辅助方式构建用户和物品的ID数组。

代码描述: 首先，compute_mean_var函数通过调用construct_complete_val_x函数构建完整的用户-物品特征矩阵，用于模型的评估。接着，计算数据集中唯一用户和物品的数量，并打印出预测所有用户对所有物品的奖励的信息。

然后，创建一个StaticDataset实例dataset_um，并使用compile_dataset方法编译数据集，其中输入特征为完整的用户-物品特征矩阵，输出标签初始化为全零的DataFrame。此步骤准备了用于模型评估的数据集。

接下来，根据数据集的大小和批量大小计算每个epoch的步骤数，并创建一个DataLoader实例test_loader，用于批量加载评估数据集。

对于模型集合中的每个模型，使用get_one_predicted_res函数计算该模型对测试数据集的预测结果及其方差，并将结果分别存储在mean_mat_list和var_mat_list列表中。

最后，函数返回所有模型的预测均值列表和方差列表。

注意:

  • 确保df_user和df_item中的用户和物品特征已经按照期望的方式进行了预处理。
  • 在调用此函数之前，需要确保user_features和item_features正确地反映了模型评估所需的特征列。
  • use_auxiliary参数应根据数据集的特性和需求正确设置。

输出示例: 如果模型集合中包含两个模型，且测试数据集包含3个用户和2个物品，函数可能返回如下的均值和方差列表：

  • mean_mat_list = [ [[0.5, 0.6], [0.7, 0.8], [0.9, 1.0]], [[0.4, 0.5], [0.6, 0.7], [0.8, 0.9]] ]
  • var_mat_list = [ [[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6]], [[0.2, 0.3], [0.4, 0.5], [0.6, 0.7]] ]

这个函数是EnsembleModel类中的关键组成部分，用于计算模型集合对于给定数据集的预测性能，进而可以用于模型的评估和选择。

FunctionDef get_prediction_and_maxvar(self, mean_mat_list, var_mat_list, deterministic)

get_prediction_and_maxvar: 该函数的功能是基于给定的均值矩阵列表和方差矩阵列表，计算预测值和最大方差。

参数:

  • mean_mat_list: 均值矩阵列表，每个矩阵代表一个模型对于所有样本的预测均值。
  • var_mat_list: 方差矩阵列表，每个矩阵代表一个模型对于所有样本预测的方差。
  • deterministic: 布尔值，指示是否以确定性方式计算预测值。

代码描述: 该函数首先检查deterministic参数，以决定预测值的计算方式。如果deterministic为True，则直接计算mean_mat_list中所有矩阵的平均值作为预测值。这种方式适用于需要稳定输出的场景。

如果deterministic为False，则采用一种随机抽样的方式来计算预测值。具体来说，它首先随机选择每个位置的模型（通过ind_mat索引），然后根据这个模型的均值和方差计算该位置的预测值，其中加入了正态分布噪声以模拟不确定性。

无论哪种方式，最后都会计算var_mat_list中所有矩阵的最大方差值（var_max），作为输出的一部分。这个最大方差值可以用作评估预测不确定性的指标。

在项目中，get_prediction_and_maxvar函数被save_all_models方法调用，用于在保存模型和相关数据前，计算预测值和最大方差。这在模型评估和决策过程中是非常重要的步骤，因为它直接关系到模型的性能和可靠性。

注意:

  • 在使用非确定性方式计算预测值时，由于引入了随机性，相同的输入可能会得到不同的输出。这一点在实际应用中需要特别注意。
  • 计算最大方差时，是在所有模型预测的方差中选择最大值，这意味着最终的不确定性评估倾向于保守估计。

输出示例:

# 假设mean_mat_list和var_mat_list各包含3个形状为(2, 2)的矩阵
prediction, var_max = get_prediction_and_maxvar(mean_mat_list, var_mat_list, deterministic=True)
# prediction可能的形状为(2, 2)，var_max的形状也为(2, 2)

FunctionDef save_all_models(self, dataset_val, x_columns, y_columns, df_user, df_item, df_user_val, df_item_val, dataset, is_userinfo, deterministic, use_auxiliary)

save_all_models: 此函数的功能是保存所有模型的预测结果、方差、模型参数、模型状态以及嵌入表示。

参数:

  • dataset_val: 用于验证的数据集。
  • x_columns: 输入特征列的名称列表。
  • y_columns: 输出目标列的名称列表。
  • df_user: 包含用户特征的DataFrame。
  • df_item: 包含物品特征的DataFrame。
  • df_user_val: 验证集中包含用户特征的DataFrame。
  • df_item_val: 验证集中包含物品特征的DataFrame。
  • dataset: 数据集对象，用于获取特征信息。
  • is_userinfo: 布尔值，指示是否需要用户信息来获取特征。
  • deterministic: 布尔值，指示是否以确定性方式计算预测值。
  • use_auxiliary: 布尔值，指示是否使用辅助方式构建用户和物品的ID数组。

代码描述: 首先，函数通过调用dataset.get_features方法获取用户特征、物品特征和奖励特征的列表。然后，它调用compute_mean_var函数计算数据集上所有用户对所有物品的预测奖励的均值和方差，并将结果保存。接着，函数使用get_prediction_and_maxvar方法计算预测值和最大方差，并将这些信息保存到指定的路径。

此外，函数还更新并保存模型参数，包括模型数量和设备信息。对于每个模型，函数将其状态保存到一个新的路径，这是通过get_detailed_path函数生成的，以确保每个模型有一个唯一的文件路径。

最后，函数为每个模型的用户和物品特征保存嵌入表示。这是通过定义的save_embedding内部函数完成的，它将DataFrame中的特征转换为张量，然后计算并保存嵌入表示。

注意:

  • 在调用此函数之前，确保提供的DataFrame已经按照期望的方式进行了预处理。
  • deterministic参数应根据模型评估的需求正确设置，以决定预测值的计算方式。
  • 保存的模型和嵌入表示可以用于后续的模型评估和推荐系统的构建。

输出示例: 此函数没有返回值，但它会在指定的路径下保存多个文件，包括预测结果、方差、模型参数、模型状态和嵌入表示。例如，如果指定的模型路径为model/user_model.pth，则每个模型的状态可能被保存为model/user_model_M1.pth、model/user_model_M2.pth等，其中M1、M2表示模型编号。

FunctionDef save_embedding(model, df_save, columns, SAVEPATH)

save_embedding: 此函数的功能是保存模型的嵌入表示到指定路径。

参数:

  • model: 模型对象，用于提供嵌入字典。
  • df_save: 需要保存嵌入表示的DataFrame。
  • columns: 特征列的列表，指定了需要处理的特征。
  • SAVEPATH: 嵌入表示保存的文件路径。

代码描述: save_embedding函数首先重置df_save的索引，保证数据的顺序性。接着，它根据columns参数中提供的特征列，筛选出相应的列。这一步确保了只有指定的特征被用于生成嵌入表示。

接下来，函数调用build_input_features函数（此部分代码未提供，但可以推断其作用是构建特征的输入格式），以及input_from_feature_columns函数来从特征列中提取稀疏和密集特征的嵌入表示。input_from_feature_columns函数的详细功能和参数已在相关文档中说明，它能够处理不同类型的特征列，并返回稀疏特征和密集特征的嵌入表示列表。

之后，save_embedding函数使用combined_dnn_input函数（此部分代码未提供，但根据名称和上下文可以推断，其作用是合并稀疏和密集特征的嵌入表示），以便生成一个统一的表示，适用于深度神经网络的输入。

最后，函数通过torch.save方法将得到的嵌入表示保存到指定的路径SAVEPATH，并返回这个嵌入表示。

注意:

  • 确保SAVEPATH是有效的文件路径，且有足够的权限进行文件写操作。
  • 在调用此函数之前，需要确保model中的嵌入字典已经正确初始化，并且df_save和columns正确匹配数据集的结构。

输出示例: 此函数不直接输出可视化结果，而是将嵌入表示保存到文件中。但返回的representation_save可以被视为一个Tensor对象，其具体形状和内容取决于输入特征的维度和数量。例如，如果处理了两个特征并且每个特征的嵌入维度为10，那么representation_save可能是一个形状为[n, 20]的Tensor，其中n是df_save中行的数量。

FunctionDef get_detailed_path(Path_old, num)

get_detailed_path: 此函数的功能是根据原始路径和模型编号生成新的详细路径。

参数:

  • Path_old: 原始路径字符串。
  • num: 模型的编号。

代码描述: get_detailed_path 函数接受一个文件路径（Path_old）和一个模型编号（num），然后生成一个新的文件路径。这个新路径在原始文件名和文件扩展名之间插入了一个带有模型编号的标识符（例如_M1），从而为每个模型或版本创建一个唯一的文件路径。具体来说，函数首先将原始路径按照.分割成列表，确保路径至少包含两个部分（文件名和扩展名）。然后，它会取出文件名（不包括扩展名的部分），并在其后添加_M{num}标识符，其中{num}是传入的模型编号。最后，函数将这个新的文件名与原始的文件扩展名重新组合成一个完整的文件路径，并返回这个新路径。

在项目中，get_detailed_path 函数被多个对象调用，用于生成模型文件、验证集用户项嵌入等文件的路径。这些调用场景包括：

  • 在加载所有模型的load_all_models方法中，为每个模型生成一个新的模型路径，以便从不同的文件中加载模型状态。
  • 在加载验证集用户项嵌入的load_val_user_item_embedding方法中，为用户嵌入和项嵌入生成新的文件路径，以便从不同的文件中加载嵌入。
  • 在保存所有模型的save_all_models方法中，为每个模型及其相关的用户和项嵌入生成新的文件路径，以便将它们保存到不同的文件中。

注意:

  • 确保传入的Path_old至少包含文件名和扩展名两部分。
  • num参数应为整数，表示模型的编号，用于生成唯一的文件路径。

输出示例: 如果Path_old为"model/user_model.pth"，num为1，则函数返回的新路径将为"model/user_model_M1.pth"。

FunctionDef construct_complete_val_x(dataset_val, df_user, df_item, user_features, item_features, use_auxiliary)

construct_complete_val_x: 此函数的功能是构建完整的用户-物品特征矩阵，用于模型的评估。

参数:

  • dataset_val: 评估数据集，包含用户和物品的交互信息。
  • df_user: 用户特征的DataFrame。
  • df_item: 物品特征的DataFrame。
  • user_features: 用户特征列的列表。
  • item_features: 物品特征列的列表。
  • use_auxiliary: 布尔值，指示是否使用辅助方式构建用户和物品的ID数组。

代码描述: 此函数首先根据use_auxiliary参数的值确定用户和物品的ID数组。如果use_auxiliary为True，则使用df_user和df_item的索引作为用户和物品的ID；否则，从dataset_val中提取唯一的用户和物品ID。接着，函数使用这些ID来从df_user和df_item中选取对应的用户和物品特征，并构建完整的用户-物品特征矩阵。这个矩阵是通过重复用户特征和平铺物品特征来实现的，最终通过横向连接这两部分特征得到完整的特征矩阵。

在项目中，construct_complete_val_x函数被EnsembleModel类的compute_mean_var方法调用。在该方法中，此函数用于生成所有用户对所有物品的完整特征矩阵，以便进一步计算模型对每个用户-物品对的预测均值和方差。这是实现模型评估和集成预测的关键步骤。

注意:

  • 确保df_user和df_item的索引正确地反映了用户和物品的ID。
  • user_features和item_features应仅包含用于模型评估的特征列。
  • 当use_auxiliary为False时，确保dataset_val中包含了正确的用户列和物品列索引。

输出示例: 假设有2个用户特征和3个物品特征，用户ID为[1, 2]，物品ID为[101, 102]，则函数可能返回如下DataFrame：

user_feature1 user_feature2 item_feature1 item_feature2 item_feature3
0.1 0.2 1.1 1.2 1.3
0.1 0.2 2.1 2.2 2.3
0.3 0.4 1.1 1.2 1.3
0.3 0.4 2.1 2.2 2.3

这个输出展示了一个包含所有用户对所有物品的特征组合的完整矩阵。

FunctionDef get_one_predicted_res(model, df_x_complete, test_loader, steps_per_epoch)

get_one_predicted_res: 该函数的功能是获取单个模型对测试数据集的预测结果及其方差。

参数:

  • model: 模型对象，用于执行预测。
  • df_x_complete: 完整的测试数据集，包含用户ID和物品ID。
  • test_loader: 测试数据的加载器，用于批量处理测试数据。
  • steps_per_epoch: 每个epoch中的步骤数，用于控制进度条。

代码描述: get_one_predicted_res函数首先初始化两个列表mean_all和var_all，用于存储所有预测结果的均值和方差。通过遍历test_loader中的数据，函数使用传入的模型对每批数据进行预测，并将预测结果的均值和对数方差转换为CPU上的numpy数组。接着，计算每批数据的方差，并将均值和方差分别追加到mean_all和var_all列表中。之后，使用np.concatenate将列表中的所有预测结果和方差合并，并调整形状以匹配测试数据集的结构。

函数进一步处理用户ID和物品ID的编码问题。如果用户ID或物品ID在测试集中的最大值加一不等于唯一值的数量，表明ID不连续，需要使用LabelEncoder进行重新编码。最后，函数使用稀疏矩阵csr_matrix构建预测均值矩阵mean_mat和方差矩阵var_mat，并根据用户ID和物品ID的编码情况返回这两个矩阵。

在项目中，get_one_predicted_res函数被EnsembleModel类的compute_mean_var方法调用，用于计算模型集合中每个模型对于给定测试数据集的预测均值和方差矩阵。这些矩阵随后可以用于进一步的分析或模型集成。

注意:

  • 确保传入的model对象具有forward方法，且该方法能够返回预测的均值和对数方差。
  • df_x_complete应包含所有测试数据的用户ID和物品ID。
  • 使用test_loader时，确保其批量大小和数据格式与模型预期相匹配。

输出示例: 函数返回两个矩阵mean_mat和var_mat，其中mean_mat为预测的均值矩阵，var_mat为预测的方差矩阵。如果测试数据集包含3个用户和2个物品，那么输出的矩阵可能如下所示：

  • mean_mat = [[0.5, 0.6], [0.7, 0.8], [0.9, 1.0]]
  • var_mat = [[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6]]

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