PyTorch-FM 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-fm/
├── README.md
├── setup.py
├── torchfm/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── avazu.py
│   │   ├── criteo.py
│   │   └── movielens.py
│   ├── model/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── afi.py
│   │   ├── afm.py
│   │   ├── dcn.py
│   │   ├── dfm.py
│   │   ├── ffm.py
│   │   ├── fm.py
│   │   ├── fnfm.py
│   │   ├── fnn.py
│   │   ├── lr.py
│   │   ├── nfm.py
│   │   ├── pnn.py
│   │   ├── wd.py
│   │   └── xdfm.py
│   └── layer/
│       ├── __init__.py
│       └── some_layer.py
└── tests/
    └── test_models.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• torchfm/: 核心代码目录。
  • dataset/: 数据集处理模块，包含不同数据集的处理脚本。
  • model/: 模型实现模块，包含多种因子分解机模型的实现。
  • layer/: 自定义层模块，包含模型中使用的自定义层。
• tests/: 测试代码目录，包含模型测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 setup.py，用于安装项目所需的依赖和模块。用户可以通过以下命令安装项目：

pip install .

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改 torchfm/model/ 目录下的模型文件来调整模型的参数和配置。例如，在 fm.py 文件中可以修改模型的超参数：

class FM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, latent_dim):
        super(FM, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, 1)
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, latent_dim)
        self.latent_dim = latent_dim

    def forward(self, x):
        linear_part = self.linear(x)
        embedding_part = self.embedding(x).view((-1, self.latent_dim))
        # 其他操作...
        return output

通过修改 input_dim 和 latent_dim 等参数，可以调整模型的配置。

---

以上是 PyTorch-FM 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。