"PyTorch is great for deep learning"]# 分词并构建词汇表word_set=set(wordforsentenceinsentencesforwordinsentence.lower().split())word_to_ix={word:ixforix,wordinenumerate(word_set)}# 定义 Embedding 的维度embeds=nn.Embedding(len(word_to_ix),5)# 假设嵌入维度是 5# 查看一下词汇表word_to_ix...
在nn.Embedding 中,嵌入矩阵被视为模型的可学习参数weight。在训练过程中,模型会根据损失函数调整嵌入矩阵,使其更好地表示词语的语义特征。 2. nn.Embedding 实际上是一个查找表 输入接受的是索引,返回权重矩阵中对应索引的行。以下是一个嵌入层的简单实现: class CustomEmbedding(nn.Module): def __init__(self...
class DeepCrossing(nn.Module): def __init__(self, feature_info, hidden_units, dropout=0., embed_dim=10, output_dim=1): """ DeepCrossing: feature_info: 特征信息(数值特征, 类别特征, 类别特征embedding映射) hidden_units: 列表, 隐藏单元的个数(多层残差那里的) dropout: Dropout层的失活比例 ...
运行model_save.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- """ # @brief : 模型的保存 """ import torch import numpy as np import torch.nn as nn from tools.common_tools2 import set_seed class LeNet2(nn.Module): def __init__(self, classes): super(LeNet2, self).__init__() self.featur...
>>>#an Embedding module containing 10 tensors of size 3>>>#有10种不同的单词,每个单词表示为一个3维的向量>>> embedding = nn.Embedding(10, 3)>>>#a batch of 2 samples of 4 indices each>>> input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])>>>embedding(input) ...
2.Pytorch中的Embedding 官方文档的定义: A simple lookup table that stores embeddings of a fixed dictionaryandsize. This moduleisoften used to store word embeddingsandretrieve them using indices. The input to the moduleisa list of indices,andthe outputisthe corresponding word embeddings. ...
(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,batch_size):super(Model,self).__init__()# 字典大小为input_size,映射后的词向量大小为embedding_sizeself.emb=torch.nn.Embedding(input_size,embedding_size)self.rnn=torch.nn.RNN(input_size=embedding_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=...
src_vocab_size=10d_model=512classEmbeddings(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,d_model):super(Embeddings,self).__init__()self.emb=nn.Embedding(vocab_size,d_model)defforward(self,x):returnself.emb(x)word_emb=Embeddings(src_vocab_size,d_model)word_embr=word_emb(input)print('word_...
Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(Model, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers # embedding and LSTM self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM...
定义CBOW模型类,它继承nn.Module类: 实现类的初始化函数init,函数传入参数vocab_size和embedding_dim,分别代表词表中词语的数量和词向量的维度。 在init函数中,设置词嵌入层embeddings,它可以直接使用nn.Embedding构造出来。 它是vocab_size乘embedding_dim的词嵌入矩阵。