BiTGCF代码里有这么一句：
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with torch.no_grad(): |
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self.source_user_embedding.weight[self.overlapped_num_users: self.target_num_users].fill_(0) |
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self.source_item_embedding.weight[self.overlapped_num_items: self.target_num_items].fill_(0) |
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self.target_user_embedding.weight[self.target_num_users:].fill_(0) |
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self.target_item_embedding.weight[self.target_num_items:].fill_(0) |
根据我的理解，这里代码的作用是把source_user_embedding中的target domain user embedding给mask掉，请问user_embedding中source user和target user的排列顺序是怎样的？
如果source_user_embedding的user是按照 [只出现在source domain user] [overlap user] [只出现在target domain user]这个顺序排列的，那么对应的在source_user_embedding里mask掉target domain user的index应该是
self.source_user_embedding.weight[self.source_num_users: ].fill_(0)
而在在target_user_embedding里mask掉source domain user的index应该是
self.target_user_embedding.weight[:self.source_num_users - self.overlapped_num_users].fill_(0)
我不是很清楚现在代码中的逻辑是对应怎么的user排列顺序。
另外我看几行代码对embedding fill(0)的维度似乎也不对？
根据这个issue，这几行似乎对后续训练不产生任何影响，但这几行代码的逻辑还是让我很好奇。
#64
也许是我理解错了，但希望作者能帮我解答我的疑惑。谢谢！
BiTGCF代码里有这么一句：
RecBole-CDR/recbole_cdr/model/cross_domain_recommender/bitgcf.py
Lines 59 to 64 in d339918
根据我的理解，这里代码的作用是把source_user_embedding中的target domain user embedding给mask掉，请问user_embedding中source user和target user的排列顺序是怎样的？
如果source_user_embedding的user是按照 [只出现在source domain user] [overlap user] [只出现在target domain user]这个顺序排列的，那么对应的在source_user_embedding里mask掉target domain user的index应该是
self.source_user_embedding.weight[self.source_num_users: ].fill_(0)而在在target_user_embedding里mask掉source domain user的index应该是
self.target_user_embedding.weight[:self.source_num_users - self.overlapped_num_users].fill_(0)我不是很清楚现在代码中的逻辑是对应怎么的user排列顺序。
另外我看几行代码对embedding fill(0)的维度似乎也不对？
根据这个issue，这几行似乎对后续训练不产生任何影响，但这几行代码的逻辑还是让我很好奇。
#64
也许是我理解错了，但希望作者能帮我解答我的疑惑。谢谢！