AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'compile'

非常抱歉，上述代码中存在错误。对于`HashedCategoricalColumn`没有`vocab_size`属性。我会为您提供更新后的代码。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Concatenate from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 定义数据特征 feature_columns = [] embedding_dims = {} # userId特征 user_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('userId', hash_bucket_size=1000) user_id_embedding = tf.feature_column.embedding_column(user_id, dimension=10) feature_columns.append(user_id_embedding) embedding_dims['userId'] = 10 # movieId特征 movie_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('movieId', hash_bucket_size=10000) movie_id_embedding = tf.feature_column.embedding_column(movie_id, dimension=10) feature_columns.append(movie_id_embedding) embedding_dims['movieId'] = 10 # rating特征 rating = tf.feature_column.numeric_column('rating') feature_columns.append(rating) # timestamp特征（可选） timestamp = tf.feature_column.numeric_column('timestamp') feature_columns.append(timestamp) # 读取数据 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为您的数据文件路径 # 划分训练集和测试集 train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42) # 创建输入管道 def input_fn(df, num_epochs, shuffle=True, batch_size=32): df = df.copy() labels = df.pop('rating') dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(df), labels)) if shuffle: dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(df)) dataset = dataset.batch(batch_size) dataset = dataset.repeat(num_epochs) return dataset # 创建Wide & Deep模型 def create_wide_deep_model(feature_columns, embedding_dims): inputs = {} embeddings = [] for feature_col in feature_columns: feature_name = feature_col.categorical_column.key input_tensor = tf.keras.Input(shape=(1,), name=feature_name) inputs[feature_name] = input_tensor if feature_name in embedding_dims: embedding_dim = embedding_dims[feature_name] embedding = tf.keras.layers.Embedding(hash_bucket_size=feature_col.hash_bucket_size, input_dim=feature_col.num_buckets, output_dim=embedding_dim)(input_tensor) embedding = tf.keras.layers.Flatten()(embedding) embeddings.append(embedding) wide = tf.keras.layers.concatenate(embeddings) wide_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='wide_output')(wide) deep = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(wide) deep = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(deep) deep_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='deep_output')(deep) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=[wide_output, deep_output]) return model # 创建Wide & Deep模型 model = create_wide_deep_model(feature_columns, embedding_dims) # 编译模型 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss={'wide_output': 'binary_crossentropy', 'deep_output': 'mean_squared_error'}, metrics={'wide_output': 'accuracy', 'deep_output': 'mae'}) # 训练模型 model.fit(input_fn(train_data, num_epochs=10), steps_per_epoch=len(train_data) // 32, validation_data=input_fn(test_data, num_epochs=1, shuffle=False), validation_steps=len(test_data) // 32, epochs=10) ``` 这次我更正了`Embedding`层的输入维度和哈希桶的大小。请尝试运行更新后的代码，希望能解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

非常抱歉，我之前给出的回答有误。在 PyTorch 中，确实没有名为 `torch.compile` 的函数。 如果你想要将模型编译为 TorchScript 格式，正确的方法是使用 `torch.jit.script` 函数。这个函数将模型转换为 TorchScript，并返回一个可调用的 TorchScript 模块。 下面是一个示例代码： ```python import torch import torchvision.models as models # 加载一个预训练的模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 将模型转换为 TorchScript scripted_model = torch.jit.script(model) # 使用 TorchScript 模块进行推理 input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = scripted_model(input_tensor) ``` 请注意，`torch.jit.script` 函数可以将大多数的 PyTorch 模型转换为 TorchScript，但也有一些限制。你可以查阅 PyTorch 官方文档中关于 TorchScript 的部分，了解更多关于转换模型和使用 TorchScript 的详细信息。 如果你有其他问题或需要进一步帮助，请随时提问。