ClassDef UserModel_Pairwise

UserModel_Pairwise: UserModel_Pairwise类是实现多门控混合专家（MMoE）架构的用户模型。

属性:

• feature_columns: 用于深度部分模型的所有特征的可迭代对象。
• tasks: 字符串列表，指示每个任务的损失，"binary"表示二元对数损失，"regression"表示回归损失。例如 ['binary', 'regression']。
• num_experts: 专家数量的整数。
• expert_dim: 每个专家的隐藏单元的整数。
• dnn_hidden_units: 正整数列表或空列表，共享底部DNN的层次数和每层的单元数。
• l2_reg_embedding: 应用于嵌入向量的L2正则化强度。
• l2_reg_dnn: 应用于DNN的L2正则化强度。
• init_std: 用作嵌入向量初始化的标准差。
• task_dnn_units: 正整数列表或空列表，任务特定DNN的层次数和每层的单元数。
• seed: 用作随机种子的整数。
• dnn_dropout: 在[0,1)范围内，丢弃给定DNN坐标的概率。
• dnn_activation: 在DNN中使用的激活函数。
• dnn_use_bn: 布尔值。在DNN中激活前是否使用BatchNormalization。
• device: 字符串，"cpu"或"cuda:0"。

代码描述: UserModel_Pairwise类继承自UserModel类，专门用于处理用户特征数据，进行模型训练和预测。它通过扩展UserModel的功能，实现了MMoE架构。这个类主要包括初始化方法、_deepfm方法、get_loss方法和forward方法。

• 初始化方法(init): 此方法初始化模型的各个组件，包括DNN层、FM层、线性层和AB测试层（如果提供了ab_columns）。
• _deepfm方法: 该方法实现了DeepFM模型的前向传播，结合了线性模型、FM模型和DNN模型的输出。
• get_loss方法: 用于计算模型的损失，支持处理正负样本对。
• forward方法: 定义了模型的前向传播逻辑，调用_deepfm方法。

此外，UserModel_Pairwise类还支持AB测试层的处理，如果在初始化时提供了ab_columns参数，则会创建AB测试相关的嵌入矩阵。

注意:

• 在使用UserModel_Pairwise进行模型训练之前，需要确保输入的特征列和目标列正确无误。
• 根据模型运行的设备（CPU或GPU），可能需要调整batch_size和num_workers以优化训练效率。
• 模型的性能高度依赖于特征工程和模型参数的调优，因此在实际应用中需要进行多次实验以找到最佳配置。

输出示例: 模型训练过程中，可能会输出如下格式的日志信息：

Epoch 1/10
Train on 1000 samples, validate on 200 samples, 20 steps per epoch
Training the 1/10 epoch
...
Epoch 1 - loss: 0.6923 - val_loss: 0.6910

在进行项目推荐时，可能会返回推荐项目的ID和相应的预测值：

推荐项目ID: [104, 156, 23], 预测值: [0.95, 0.93, 0.90]

FunctionDef init(self, feature_columns, y_columns, task, task_logit_dim, dnn_hidden_units, l2_reg_embedding, l2_reg_dnn, init_std, task_dnn_units, seed, dnn_dropout, dnn_activation, dnn_use_bn, device, ab_columns)

init: 此函数的功能是初始化UserModel_Pairwise类的实例。

参数:

• feature_columns: 特征列，用于定义模型的输入特征。
• y_columns: 目标列，定义模型的输出目标。
• task: 任务类型，例如分类或回归。
• task_logit_dim: 任务逻辑维度，用于定义任务的输出维度。
• dnn_hidden_units: DNN层的隐藏单元数，默认为(128, 128)。
• l2_reg_embedding: 嵌入层的L2正则化系数，默认为1e-5。
• l2_reg_dnn: DNN层的L2正则化系数，默认为1e-1。
• init_std: 权重初始化的标准差，默认为0.0001。
• task_dnn_units: 任务特定DNN层的单元数，可选参数。
• seed: 随机种子，默认为2022。
• dnn_dropout: DNN层的dropout比率，默认为0。
• dnn_activation: DNN层的激活函数，默认为'relu'。
• dnn_use_bn: 是否在DNN层使用批量归一化，默认为False。
• device: 指定运行设备，默认为'cpu'。
• ab_columns: 用于曝光效应的特征列，可选参数。

代码描述: 此函数首先调用父类的初始化方法，传递特征列、目标列、L2正则化系数、权重初始化标准差、随机种子和设备等参数。接着，它设置了模型需要的各种属性，包括特征列、目标列、任务类型、任务逻辑维度等。此外，它还初始化了一个Sigmoid激活函数，用于后续的二分类任务。

对于DNN层，此函数使用compute_input_dim函数计算输入维度，并根据提供的参数初始化DNN网络。它还初始化了一个线性层，用于最终的输出。

如果任务逻辑维度为1，则启用FM层，否则不使用。此外，如果提供了ab_columns参数，函数会调用create_embedding_matrix函数创建曝光效应的嵌入矩阵，并对其进行正态初始化。

最后，函数调用add_regularization_weight方法为模型的参数添加L2正则化权重，并将模型移动到指定的设备上。

注意:

• 在使用此类初始化模型时，需要确保传入的feature_columns和y_columns参数正确，它们定义了模型的输入和输出。
• task参数应根据实际任务类型（如分类或回归）进行设置。
• dnn_hidden_units、l2_reg_embedding、l2_reg_dnn、init_std等参数可以根据模型性能和过拟合情况进行调整。
• 如果模型需要处理曝光效应，应提供ab_columns参数，并确保其正确性。
• 此函数中使用的create_embedding_matrix、compute_input_dim和Linear等函数或类，均为模型构建的关键部分，它们分别负责创建嵌入矩阵、计算输入维度和实现线性层，对模型的性能有重要影响。

FunctionDef _deepfm(self, X, feature_columns, feature_index)

_deepfm: 此函数的功能是执行DeepFM模型的前向传播。

参数:

• X: 输入数据，通常是一个张量，包含了特征的原始值。
• feature_columns: 特征列的列表，包含了SparseFeatP、DenseFeat等不同类型的特征列对象。
• feature_index: 特征索引字典，用于定位X中每个特征的位置。

代码描述: _deepfm函数首先通过调用input_from_feature_columns函数从特征列中提取稀疏和密集特征的嵌入表示。这一步骤涉及到特征的预处理，包括将原始特征映射到嵌入向量和处理密集特征值。接着，函数将稀疏特征嵌入列表和密集特征值列表合并为DNN的输入。

接下来，函数计算线性部分和FM（Factorization Machines）部分的logit值。如果模型中包含线性模型部分，函数会将其logit值加到总logit上。如果启用了FM部分并且存在稀疏特征，函数也会计算FM的logit并加到总logit上。

之后，函数通过DNN模型处理合并后的特征输入，得到DNN部分的logit值，并将其与线性部分的logit值相加，得到最终的logit值。

最后，函数通过激活层将logit值转换为预测值并返回。

在项目中，_deepfm函数被forward函数调用，作为模型的一部分来处理输入数据并生成预测结果。这表明_deepfm函数是DeepFM模型中核心的前向传播逻辑实现，负责整合模型的线性部分、FM部分和深度神经网络部分，以实现对特征的高效学习和预测。

注意:

• 在使用_deepfm函数时，需要确保feature_columns和feature_index正确定义，以匹配输入数据X的结构。
• input_from_feature_columns函数的正确实现对于_deepfm函数的正常运行至关重要，因为它负责提取和处理输入特征。

输出示例: 如果模型被配置为二分类任务，_deepfm函数的返回值可能是一个形状为(n, 1)的张量，其中n是输入样本的数量，张量中的每个元素代表相应样本的预测概率。例如，对于两个输入样本，返回值可能如下：

tensor([[0.8],
        [0.3]])

这表示第一个样本属于目标类的概率为0.8，第二个样本属于目标类的概率为0.3。

FunctionDef get_loss(self, x, y, score)

get_loss: 此函数的功能是计算模型的损失值。

参数:

• x: 输入数据，一个包含正负样本特征的张量。
• y: 真实标签，用于计算损失。
• score: 评分或权重，用于损失计算的额外参数。

代码描述: get_loss函数是UserModel_Pairwise类中用于计算模型损失的关键方法。首先，它通过断言确保输入数据x的特征数量可以被2整除，这是因为输入数据被假定为包含相等数量的正负样本。然后，它将输入数据x分为正样本X_pos和负样本X_neg。

接下来，函数使用forward方法对这两部分样本分别进行前向传播，以获取正样本和负样本的预测结果y_deepfm_pos和y_deepfm_neg。forward方法是UserModel_Pairwise类的核心方法之一，负责执行模型的前向传播过程，并生成预测结果。

根据ab_columns的值，get_loss函数会选择不同的损失计算方式。如果ab_columns为None，直接使用loss_func函数计算损失。否则，会从ab_embedding_dict中提取alpha_u和beta_i，这两个参数是用于调整损失计算的额外因子，然后将这些参数传递给loss_func函数以计算损失。

注意:

• 确保输入数据x的特征数量可以被2整除，因为函数内部逻辑依赖于将特征分为正负样本。
• ab_columns和ab_embedding_dict的设置会影响损失计算的方式，需要根据实际模型配置适当调整。

输出示例: 假设模型的损失函数计算结果为0.5，那么get_loss函数的返回值可能如下：

0.5

这表示当前模型对于给定输入和真实标签的损失值为0.5。

FunctionDef forward(self, x)

forward: 此函数的功能是执行模型的前向传播过程。

参数:

• x: 输入数据，通常是一个张量，包含了特征的原始值。

代码描述: forward函数是UserModel_Pairwise类的核心方法之一，负责处理输入数据x并生成预测结果。在这个函数中，首先调用了_deepfm方法来执行DeepFM模型的前向传播。_deepfm方法需要三个参数：输入数据x、feature_columns和feature_index。这里的feature_columns和feature_index是在UserModel_Pairwise类初始化时定义的，分别代表特征列的列表和特征索引字典。

_deepfm方法的核心是整合模型的线性部分、FM部分和深度神经网络部分，以实现对特征的高效学习和预测。具体来说，它首先从特征列中提取稀疏和密集特征的嵌入表示，然后计算线性部分和FM部分的logit值，接着通过DNN模型处理合并后的特征输入，最后将线性部分的logit值和DNN部分的logit值相加，得到最终的logit值，并通过激活层将logit值转换为预测值并返回。

在项目中，forward函数不仅被直接调用以生成预测结果，还被get_loss函数间接调用以计算损失。在get_loss函数中，输入数据x被分为正样本和负样本，然后分别对这两部分数据调用forward函数，以获取正样本和负样本的预测结果，进一步用于损失计算。

注意:

• 在使用forward函数时，需要确保UserModel_Pairwise类已正确初始化，包括feature_columns和feature_index的正确定义。
• forward函数的性能和准确性依赖于_deepfm方法的实现，因此需要关注_deepfm方法中特征处理和模型构建的细节。

输出示例: 假设模型被配置为二分类任务，forward函数的返回值可能是一个形状为(n, 1)的张量，其中n是输入样本的数量，张量中的每个元素代表相应样本的预测概率。例如，对于两个输入样本，返回值可能如下：

tensor([[0.8],
        [0.3]])

这表示第一个样本属于目标类的概率为0.8，第二个样本属于目标类的概率为0.3。