以下是将给定的PyTorch代码改写成TensorFlow 1.0的版本：
import tensorflow as tf
class FM_model(tf.keras.Model):
def __init__(self, p, k):
super(FM_model, self).__init__()
self.p = p
self.k = k
self.linear = tf.keras.layers.Dense(1)
self.v = tf.Variable(tf.random.normal((self.k,self.p)))
def fm_layer(self, x):
linear_part = self.linear(x)
inter_part1 = tf.matmul(x, tf.transpose(self.v))
inter_part2 = tf.matmul(tf.pow(x, 2), tf.pow(self.v, 2), transpose_b=True)
output = linear_part + 0.5 * tf.reduce_sum(tf.pow(inter_part1, 2) - inter_part2)
return output
def call(self,x):
output = self.fm_layer(x)
return output
请注意，这只是一个粗略的转换，可能需要根据具体情况进行调整。此外，建议使用较新版本的TensorFlow，因为TensorFlow 1.0已经相对较旧。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![#include
#include
#include
#include
#include
#include "sem_pv.h"
int main(void)
{
key_t key;
int pid,fd,semid,n;
char str[80];
key=ftok(".",5);
semid=sem_init(key);
fd=open("test.txt",O_...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
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#include "sem_pv.h"
int main(void)
{
key_t key;
int pid,fd,semid,n;
char str[80];
key=ftok(".",5);
semid=sem_init(key);
fd=open("test.txt",O_...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162217558813401.png)
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#include
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#include
#include "sem_pv.h"
int main(void)
{
key_t key;
int pid,fd,semid,n;
char str[80];
key=ftok(".",5);
semid=sem_init(key);
fd=open("test.txt",O_...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162221011205155.png)
