pytorch Entity Embedding

原创

mob64ca12d7c9ee 2024-04-27 05:34:57 ©著作权

文章标签 python 类变量数据 文章分类 PyTorch 人工智能

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实现 PyTorch Entity Embedding

介绍

在这篇文章中，我将向你展示如何在 PyTorch 中实现 Entity Embedding。Entity Embedding 是一种在神经网络中用于表示分类变量的方法，可以将高维的离散特征转换为低维稠密向量，从而更好地表示特征之间的关系。

流程概述

为了实现 PyTorch Entity Embedding，我们将按照以下步骤进行操作：

journey
    title 实现 PyTorch Entity Embedding
    section 准备数据
    section 创建模型
    section 训练模型

步骤详解

1. 准备数据

在准备数据阶段，我们需要加载数据集，并对分类变量进行编码。

# 加载数据集
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对分类变量进行编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_encoders = {}
for col in categorical_cols:
    label_encoders[col] = LabelEncoder()
    data[col] = label_encoders[col].fit_transform(data[col])

2. 创建模型

在创建模型阶段，我们将定义一个包含 Entity Embedding 层的神经网络模型。

import torch
import torch.nn as nn

class EntityEmbeddingModel(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_dim, num_categorical_cols):
        super(EntityEmbeddingModel, self).__init__()
        self.embeddings = nn.ModuleList([nn.Embedding(num_classes, embedding_dim) for num_classes in num_categorical_cols])
    
    def forward(self, x):
        embedded = [embedding(x[:, i]) for i, embedding in enumerate(self.embeddings)]
        embedded = torch.cat(embedded, dim=1)
        return embedded

3. 训练模型

在训练模型阶段，我们将定义损失函数和优化器，并进行模型训练。

# 定义损失函数和优化器
model = EntityEmbeddingModel(embedding_dim=10, num_categorical_cols=[num_classes1, num_classes2, ...])
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 进行模型训练
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()