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…
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,...
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 ...
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=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。
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_norm (float, optional) - 如果提供的话,会重新归一化词嵌入,使它们的范数小于提供的值 norm_type (float, optional) - 对于max_norm选项计算p范数时的p ...
AccuracyCalculator：给定一个 query 和推理嵌入向量（reference embedding），计算数个准确度指标Inference model：utils.inference 包含用于在 batch 或一组 pair 中，找到匹配对（matching pairs ）的类Logging Preset：提供日志数据 hook，模型训练、验证和存储期间的提前停止日志。损失函数可以自定义使用 Distance、Reducer...
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: ...
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...