//这里的20是指整个词库中不重复的词的个数,4是指我们想要embedding的维度 实际就是一个降维的过程 我们根据实际情况选择embedding_dim 每个词语用长度为4的向量表示,所以,最终会变成[batch_size , 10 , 4]的形状 //这里的10就是seq_len 句子长度 所以形状的变化为:[batch_size, seq_len] -----
self).__init__(args)# 计算模型的输入维度# linear_keys 为枚举类型特征# dense_keys 为数值类型特征# merge_dim 为sparse特征加上dense特征之后的维度merge_dim=0iflen(self.linear_keys)>0:self.linear_module=nn.Linear(self.embed_dim,args.hidden_dim)merge_dim+=args.hidden_dimiflen(self.dense...
super().__init__( hidden_size=dim, ffn_hidden_size=int(dim * mlp_ratio), num_attention_heads=num_heads, hidden_dropout=proj_drop, attention_dropout=attn_drop ) 然后修改VisionTransformer初始化使用自定义层: model = VisionTransformer( embed_dim=1280, depth=32, num_heads=16, block_fn=TE_...
# embedding层, 这里需要一个列表的形式, 因为每个类别特征都需要embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(key): nn.Embedding(num_embeddings=val, embedding_dim=embed_dim) for key, val in self.sparse_feas_map.items() }) # 统计embedding_dim的总维度 embed_dim_sum = sum...
nn.Embedding层本质上是一个权重矩阵,其中每一行代表词汇表中每个单词的向量表示。这个权重矩阵的大小是[num_embeddings, embedding_dim],其中num_embeddings是词汇表的大小,embedding_dim是嵌入向量的维度。 当我们向嵌入层传递一个单词的索引时,它实际上是在查找这个索引对应的权重矩阵中的行。这一行就是该单词的嵌...
model = VisionTransformer(embed_dim=1280,depth=32,num_heads=16,block_fn=TE_Block).cuda(device) 最后一个修改是用te包裹模型前向传递。Fp8_autocast上下文管理器。此更改需要支持FP8的GPU: with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16)...
if embed_dim != 300 else './glove/glove.42B.300d.txt' word_vec = _load_word_vec(fname, word2idx=word2idx) print('building embedding_matrix:', dat_fname) for word, i in word2idx.items(): # 根据word_vec(包括word和vec)创建embedding_matrix(只有vec)...
class SinusoidalEmbeddings(nn.Module):def __init__(self, time_steps:int, embed_dim: int):super().__init__()position = torch.arange(time_steps).unsqueeze(1).float()div = torch.exp(torch.arange(0, embed_dim, 2).float() ...
Self.embed = torch.nn.Embedding(sum(field_dims), embed_dim) 这个时候得到了一个索引字典index_dict,长度为sum(field_dims)=30, 每个索引对应一个嵌入维度为embed_dim=3的向量(相当于字典的key为1到30,每个key对应一个嵌入的维度为embed_dim=3的向量) ...
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)[ 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: ...