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...
embedding_dim (int): 每个嵌入向量的维度大小。 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,...
nn.Embedding的shape,注意是会多添加一个embedding_dim维度: 一个1乘4维度矩阵传入10乘3的nn.embedding中,然后得到1乘4乘3矩阵: # example with padding_idx embedding=nn.Embedding(10,3,padding_idx=2) print(embedding.weight,"\n") input=torch.LongTensor([[0,2,0,...
padding_idx的用法(mask) padding的意思是“填充” 写法 embed = nn.Embedding(10,3,padding_idx=0) 意思就是说当单词为0的时候,进行词嵌入的时候的输出为[0,0,0] embed = nn.Embedding(10,3,padding_idx=3) 意思就是说当单词为3的时候,进行词嵌入的时候的输出为[0,0,0]...
我们的输入input是两个句子,每个句子都是由四个字组成的,使用每个字的索引来表示,于是使用nn.Embedding对输入进行编码,每个字都会编码成长度为3的向量。 再看看下个例子: embedding = nn.Embedding(10, 3, padding_idx=0) input=torch.LongTensor([[0,2,0,5]]) ...
nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小 embedding_dim (int) - 每个嵌入向量的大小 padding_idx (int, optional) - 如果提供的话,输出遇到此下标时用零填充 max_...
在PyTorch这个深度学习框架中,torch.nn.Embedding是一个非常实用的模块,主要用于处理离散型数据,如文本、类别等。简单来说,它可以将一个整数索引(下标)转换为固定大小的向量,这个向量通常被称为词嵌入(word embedding)。 1. 定义与功能 torch.nn.Embedding是一个保存了固定字典和大小的简单查找表。你可以将其理解为...
embedding_dim:embedding的维度 padding_idx(索引指定填充):如果给定,则遇到padding_idx中的索引,则将其位置填0(0是默认值,事实上随便填充什么值都可以)。 input:(∗) , LongTensor 结构 output:(*,e):*是input的大小,e是embedding_dim,即每个词的embedding的维度 ...
1) nn.Embedding documentation says: padding_idx (int, optional): If given, pads the output with the embedding vector at :attr:padding_idx (initialized to zeros) whenever it encounters the index. But, In case of using the from_pretrained version, if input is equal to padding_idx, weigths...
self.embed = nn.Embedding(V, D, padding_idx=paddingId)ifself.pretrained_embed: self.embed.weight.data.copy_(self.pretrained_weight)else: init_embedding(self.embed.weight) self.dropout_embed = nn.Dropout(self.dropout_emb) self.dropout = nn.Dropout(self.dropout) ...