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,...
函数:torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 函数大概解释:一个保存了固定字典和大小的简单查找表。这个…
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``. scale_grad_by_freq ...
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: ...
max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None) 参数 num_embeddings(int):词典的大小尺寸,比如总共出现5000个词,那就输入5000。此时index为(0-4999) embedding_dim(int):嵌入向量的维度,即用多少维来表示一个符号。
二范式约束:pytorch中的Embedding中的max-norm 和norm-type就是二范式约束 View Code pytorch中实现了L2正则化,也叫做权重衰减,具体实现是在优化器中,参数是weight_decay(pytorch中的L1正则已经被遗弃了,可以自己实现),一般设置1e-8 View Code 梯度消失、梯度爆炸问题 ...
torch.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) 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量,嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的...
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: ...
class ConvNextBlock(nn.Module):def __init__(self,in_channels,out_channels,mult=2,time_embedding_dim=None,norm=True,group=8,):super().__init__()self.mlp = (nn.Sequential(nn.GELU(), nn.Linear(time_embedding_dim, in_channels))if time_embedding...
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...