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
class torch.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) …
ref https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.embedding.html torch.nn.functional.embedding(input, weight, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) input: Tensor containing indices into the embedding matrix,即在词向量矩阵中的索...
max_norm (float, optional): If given, each embedding vector with norm larger than :attr:`max_norm`isrenormalized to have norm :attr:`max_norm`. norm_type (float, optional): The p of the p-norm to computeforthe :attr:`max_norm` option. Default ``2``. scale_grad_by_freq (boolea...
max_norm (float, optional): If given, each embedding vector with norm larger than :attr:`max_norm` is renormalized to have norm :attr:`max_norm`. norm_type (float, optional): The p of the p-norm to compute for the :attr:`max_norm` option. Default ``2``. ...
4 Embedding的输入与输出,个人理解(如有错误,还请纠正) 5 Embedding息息相关的一个概念是「相似度」 6 pytorch中nn.Embedding原理及使用 6.1 你可能会疑问 6.2 pytorch中nn.Embedding原理及使用 6.3 手动来一遍看看 nn.Embedding 词向量计算过程 6.4 一些注意的点 ...
一、nn.Embedding 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: ...
self.backup={}defattack(self,epsilon=1.,emb_name='emb'):# emb_name这个参数要换成你模型中embedding的参数名 # 例如,self.emb=nn.Embedding(5000,100)forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad and emb_nameinname:self.backup[name]=param.data.clone()norm=torch.norm(param...
Normalization:BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm、InstanceNorm; Convolution:Conv1d、Conv2d、Conv3d、ConvTranspose1d、ConvTranspose2d、Linear; Other:Embedding、EmbeddingBag。 目前Pytorch支持的量化有如下三种方式: Post Training Dynamic Quantization:动态量化,推理过程中的量化,这种量化方式常见诸于NLP领域,在CV领域较少...
1) 把词ID输入Embedding层 2) 使用单向的GRU继续Forward进行一个时刻的计算。 3) 使用新的隐状态计算注意力权重 4) 用注意力权重得到context向量 5) context向量和GRU的输出拼接起来,然后再进过一个全连接网络,使得输出大小仍然是hidden_size 6) 使用一个投影矩阵把输出从hidden_size变成词典大小,然后用softmax变...