padding_idx (int, 可选): 指定填充(<PAD>)对应的索引值。padding_idx 对应的嵌入向量在训练过程中不会更新,即梯度不参与反向传播。对于新构建的 Embedding,padding_idx 处的嵌入向量默认为全零,但可以手动更新为其他值。 max_norm (float, 可选): 如果设置,嵌入向量的范数超过此值时将被重新归一化,使其范数...
关于nn.embedding的中padding_idx的含义 自然语言中使用批处理时候, 每个句子的长度并不一定是等长的, 这时候就需要对较短的句子进行padding, 填充的数据一般是0, 这个时候, 在进行词嵌入的时候就会进行相应的处理, nn.embedding会将填充的映射为0 其中padding_idx就是这个参数, 这里以3 为例, 也就是说补长句子...
每个嵌入向量的大小(embedding_dim) 以及可选参数如padding_idx(用于指定哪些索引不应该贡献梯度,从而在训练中保持不变) 通俗点来说,PyTorch中的Embedding技术,就像是一本巨大的字典,其中每个单词都对应一个数字列表(向量)。这种技术帮助计算机理解单词之间的关系,就像我们通过单词的使用上下文来理解它们的意义一样。在处...
Embedding(3, 3, padding_idx=padding_idx) >>> embedding.weight Parameter containing: tensor([[ 0.0000, 0.0000, 0.0000], [-0.7895, -0.7089, -0.0364], [ 0.6778, 0.5803, 0.2678]], requires_grad=True) >>> with torch.no_grad(): ... embedding.weight[padding_idx] = torch.ones(3) >>...
Python PyTorch embedding用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.nn.functional.embedding 的用法。 用法: torch.nn.functional.embedding(input, weight, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 参数: input(LongTensor) -包含嵌入矩阵中的索引的张量 ...
ValueError: `padding_idx` in `Embedding` should be in range of [0, 2000], but got 10000 with type `int`. 原因分析 我们看报错信息,在ValueError中,写到padding_idxinEmbeddingshould be in range of [0, 2000], but got 10000 with typeint.,意思是Embedding 算子中的padding_idx’的值需要在0到...
CLASStorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq=False,sparse=False,_weight=None,device=None,dtype=None)[ 1. torch.nn.Embedding经常用来存储单词embedding,使用对应indices进行检索对应的embedding。从上面的官方参数看: ...
nn.Embedding(num_embeddings:int, embedding_dim:int, padding_idx:int|None=None,max_norm:float|None=None, norm_type:float=2., scale_grad_by_freq:bool=False,sparse:bool=False) 参数解释 num_embeddings: 词典大小尺寸,类型为int,代表输入词的大小 ...
Right now embedding's padding_idx is poorly documented. This is how it's supposed to work: padding_idx = 0 Embedding(10, 3, padding_idx) Now, whenever you pass in index 0, it will be returning a zeroed embedding. Right now one has to go set the weight to do this as well. soumit...
padding_idx:可选参数,指定用于填充的索引。填充索引对应的向量通常被设置为零向量。 在实例化nn.Embedding后,我们可以将其视为一个可学习的参数矩阵,其中每一行对应一个单词的嵌入向量。 三、实战应用 接下来,我们通过一个简单的例子来演示如何在PyTorch中使用nn.Embedding层。 首先,假设我们有一个简单的词汇表,包...