电影推荐系统是一种常见的应用，它可以根据用户的兴趣，推荐给用户可能感兴趣的电影。
传统的推荐系统主要基于协同过滤或者基于内容的推荐算法，但随着深度学习技术的发展，使用深度学习来构建推荐系统也成为了一种新的趋势。
本文将介绍如何使用Pytorch来开发一个电影推荐系统。
数据集
我们使用MovieLens数据集作为我们的数据集。MovieLens是一个非常流行的免费开源的电影评分数据集，其中包含了用户对电影的评分、电影信息等等。
我们可以从该数据集中获取到用户对电影的评分数据，然后使用这些数据来训练我们的模型。
数据预处理
我们需要将数据集进行预处理，以便我们可以将其用于模型训练。我们需要将用户和电影都转换为数字，以便我们可以将它们表示为向量。
我们需要将用户ID和电影ID都映射到唯一的数字ID，然后将这些数字ID转换为Pytorch张量。
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
# Load the data
ratings = pd.read_csv(