ClassDef UserModel_Pairwise_Variance

UserModel_Pairwise_Variance: UserModel_Pairwise_Variance类的功能是实现一个考虑成对数据变异性的多任务深度学习模型。

属性:

• dnn_feature_columns: 深度部分模型使用的特征列。
• tasks: 任务列表，指示每个任务的损失类型，例如"binary"表示二分类的对数损失，"regression"表示回归损失。
• num_experts: 专家数量。
• expert_dim: 每个专家的隐藏单元数。
• dnn_hidden_units: 共享底层DNN的层次结构和每层的单元数。
• l2_reg_embedding: 嵌入向量的L2正则化强度。
• l2_reg_dnn: DNN的L2正则化强度。
• init_std: 嵌入向量初始化的标准差。
• task_dnn_units: 任务特定DNN的层次结构和每层的单元数。
• seed: 随机种子。
• dnn_dropout: DNN坐标的丢弃概率。
• dnn_activation: DNN中使用的激活函数。
• dnn_use_bn: 是否在DNN中使用批量归一化。
• device: 模型运行的设备，"cpu"或"cuda:0"。

代码描述: UserModel_Pairwise_Variance类继承自UserModel_Variance类，增加了处理成对数据的能力，特别是在处理用户交互数据时考虑了变异性。该类通过构造函数接收模型配置参数，包括特征列、目标列、任务类型等，并初始化了模型的各个组件，如DNN层、FM层、线性层等。此外，该类还实现了_forward方法用于计算模型的前向传播，以及get_loss方法用于计算模型的损失。通过这些方法，可以实现对用户行为的预测和分析。

在项目中，UserModel_Pairwise_Variance类被EnsembleModel类调用，用于构建集成模型中的单个模型。这表明UserModel_Pairwise_Variance提供了一个基础的用户模型框架，而EnsembleModel在此基础上进行了扩展，以适应更具体的应用场景。

注意:

• 在使用此类时，需要确保传入的dnn_feature_columns和y_columns正确定义了模型的输入和输出。
• 调整l2正则化系数、dropout比率等参数可以帮助防止模型过拟合。
• 选择合适的dnn_activation和是否使用dnn_use_bn对模型性能有重要影响。
• 模型的训练和预测需要在指定的device上进行，确保环境配置正确。

输出示例: 由于UserModel_Pairwise_Variance类主要用于构建和训练模型，其输出通常依赖于具体的方法调用。例如，调用forward方法进行模型前向传播时，可能返回模型的预测结果和变异性估计。调用get_loss方法计算损失时，将返回一个包含损失值的Tensor。

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

init: 此函数的功能是初始化UserModel_Pairwise_Variance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，指定模型的主要任务（如回归或分类）。
• task_logit_dim: 任务逻辑维度，指定任务的输出维度。
• dnn_hidden_units: DNN层的隐藏单元数，以元组形式表示。
• dnn_hidden_units_var: 用于变异部分的DNN层的隐藏单元数，以元组形式表示。
• l2_reg_embedding: 嵌入层的L2正则化系数。
• l2_reg_dnn: DNN层的L2正则化系数。
• init_std: 权重初始化的标准差。
• task_dnn_units: 任务特定DNN层的隐藏单元数。
• seed: 随机种子，用于确保可复现性。
• dnn_dropout: DNN层的dropout率。
• dnn_activation: DNN层的激活函数。
• dnn_use_bn: 指示DNN层是否使用批量归一化。
• device: 指定运行设备，如'cpu'或'cuda'。
• ab_columns: 用于曝光效应的特征列。
• max_logvar: 日志方差的最大值。
• min_logvar: 日志方差的最小值。

代码描述: 此函数首先通过inspect模块获取当前函数的参数值，并将这些参数值存储在model_param字典中，以便后续使用。接着，它调用父类的构造函数来初始化一些基本配置，如特征列、目标列、L2正则化系数等。

函数进一步初始化了几个关键的模型组件：

• 使用DNN类创建了一个深度神经网络（DNN），用于处理输入特征。
• 根据dnn_hidden_units和dnn_hidden_units_var参数，可能会创建两个不同的DNN层，一个用于预测，另一个用于估计输出的方差。
• 使用Linear类创建了一个线性模型，用于处理稀疏特征、密集特征和变长稀疏特征。
• 如果提供了ab_columns参数，函数会调用create_embedding_matrix函数创建一个嵌入矩阵，用于处理曝光效应相关的特征。

此外，函数还设置了模型的正则化权重，调用了add_regularization_weight函数，并将模型移动到指定的设备上。

注意:

• 在使用此类时，确保传入的参数类型和值正确，特别是feature_columns和y_columns，因为它们直接影响模型的结构和性能。
• dnn_activation参数应选择合适的激活函数，如'relu'，以确保模型的非线性能力。
• device参数应根据实际运行环境设置，以确保模型能够在正确的设备上运行，特别是在使用GPU加速时。
• 此类中使用的create_embedding_matrix和compute_input_dim等函数，提供了额外的功能，如创建嵌入矩阵和计算输入维度，有助于灵活地构建和优化模型结构。

FunctionDef _deepfm(self, X, feature_columns, feature_index)

_deepfm: 此函数的功能是实现DeepFM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。
• 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: 此函数首先通过调用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空间中，以及对稀疏和密集特征进行不同的处理。

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模型的输入。此外，如果模型配置了线性部分和FM部分，函数会分别计算这两部分的logit，并将它们相加得到线性logit。

对于DNN部分，函数通过DNN模型计算DNN输出，然后通过最后一层将DNN输出转换为DNN logit。最终，线性logit和DNN logit相加，通过输出层得到模型预测值y_pred。

此外，如果配置了变异层，函数还会计算输出的log变异值log_var，并通过Softplus函数进行调整，以确保变异值在合理的范围内。

在项目中，_deepfm函数被UserModel_Pairwise_Variance类的forward方法调用，用于实现基于用户模型的成对方差预测。这种结构设计使得模型能够同时预测目标值和预测的不确定性，为后续的决策提供更多信息。

注意:

• 在使用此函数时，需要确保feature_columns中的特征列与embedding_dict中的嵌入层相匹配，并且feature_index正确指定了特征在输入数据中的位置。
• 函数内部对于线性部分、FM部分和DNN部分的配置是可选的，根据实际模型配置进行调整。

输出示例: 函数返回两个值：y_pred和log_var。其中y_pred是模型的预测值，log_var是预测值的log变异。例如，如果模型预测的目标值为0.5，预测的log变异为-2，那么函数的返回值可能如下：

• (0.5, -2)

FunctionDef get_loss(self, x, y, score, deterministic)

get_loss: 此函数的功能是计算模型的损失值。

参数:

• x: 输入数据，通常是一个张量，包含了特征的原始值。
• y: 真实标签，通常是一个向量，表示每个样本的真实类别或值。
• score: 分数，通常是一个向量，表示每个样本的预测分数。
• deterministic: 布尔值，指示是否以确定性的方式计算损失。默认为False。

代码描述: get_loss函数是UserModel_Pairwise_Variance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的特征维度是偶数，然后将输入数据分为正样本和负样本。接着，使用forward方法计算正负样本的预测值和对数方差。如果ab_columns不为None，则进一步从嵌入字典ab_embedding_dict中获取alpha_u和beta_i的值，这些值用于调整损失函数中的不确定性部分。

根据deterministic参数的值，get_loss函数会以不同的方式调用损失函数self.loss_func。如果deterministic为False，即非确定性模式，则将包括对数方差在内的所有参数传递给损失函数；如果为True，则不考虑对数方差。最终，函数返回计算得到的损失值。

此方法直接依赖于forward方法来获取正负样本的预测值及其方差，这对于计算基于方差的损失函数至关重要。forward方法的详细描述可以参考其相应文档。

注意:

• 确保输入数据x的特征维度为偶数，以正确分割正负样本。
• deterministic参数允许用户根据需要选择是否考虑预测的不确定性，这在评估模型性能时可能特别有用。

输出示例: 假设在非确定性模式下，计算得到的损失值为0.5，则函数的返回值可能如下：

• 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方法是UserModel_Pairwise_Variance类的核心方法之一，负责实现模型的前向传播过程。在这个过程中，它主要调用了_deepfm私有方法来完成DeepFM模型的前向传播，并获取模型预测值和预测的方差。_deepfm方法利用输入数据x、特征列self.feature_columns和特征索引self.feature_index来计算预测值y_deepfm和对应的方差var。这一过程涉及到特征的嵌入表示提取、DNN模型的计算以及最终预测值的输出。

在项目中，forward方法不仅被用于模型的预测过程，还在模型的训练和评估过程中被调用。例如，在user_model_ensemble.py中的get_one_predicted_res函数中，通过调用forward方法来获取模型对测试数据的预测结果和方差，进而计算出预测的均值和方差矩阵。此外，在UserModel_Pairwise_Variance类的get_loss方法中，forward方法被用于计算正样本和负样本的预测值及其方差，以便进一步计算模型的损失函数。

注意:

• 在使用forward方法时，需要确保传入的输入数据x与模型预期的输入格式相匹配，且self.feature_columns和self.feature_index已正确初始化。
• forward方法的输出包括模型的预测值和预测值的方差，这对于评估模型的不确定性和进行风险敏感的决策具有重要意义。

输出示例: 若模型预测的目标值为0.5，预测的方差为0.1，则forward方法的返回值可能如下：

• (0.5, 0.1)