如何在 PYTORCH 中做 2 层嵌套的 FOR 循环？

Question

我正在学习在 Pytorch 中实现分解机。并且应该有一些特征交叉操作。比如我有3个特征[A,B,C]，embedding后为[vA,vB,vC]，所以特征交叉为“[vA·vB], [vA·vC], [vB·vc]”.

我知道可以通过以下方式简化此操作：

可以通过MATRIX OPERATIONS来实现。但这只会给出一个最终结果，比如说，一个单一的值。

问题是，如何在不做FOR循环的情况下得到下面的所有cross_vec：注意："feature_emb" 的大小是 [batch_size x feature_len x embedding_size]

    g_feature = 0 
    for i in range(self.featurn_len):
        for j in range(self.featurn_len):
            if j <= i: continue
            cross_vec = feature_emb[:,i,:] * feature_emb[:,j,:]       
            g_feature += torch.sum(cross_vec, dim=1)

Answer 1

你可以

cross_vec = (feature_emb[:, None, ...] * feature_emb[..., None, :]).sum(dim=-1)

这应该给你 corss_vec 形状 (batch_size, feature_len, feature_len)。

或者，您可以使用 torch.bmm

cross_vec = torch.bmm(feature_emb, feature_emb.transpose(1, 2))

如何在 PYTORCH 中做 2 层嵌套的 FOR 循环？

How to do 2-layer nested FOR loop in PYTORCH?

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