假设在构造嵌入层时指定了 padding_idx=0,那么权重矩阵中第 0 行会被初始化为全零向量,并且在训练过程中不更新。 示例: import torch import torch.nn as nn # 定义嵌入层,指定 padding_idx=0 embedding = nn.Embedding(num_embeddings=5, embedding_dim=3, padding_idx=0) # 打印权重矩阵 print("权重矩阵...
说明 torch.nn.Embedding官网链接 作用:一个简单的查找表,存储固定字典和大小的嵌入。这个模块通常用于存储单词嵌入并使用索引检索它们。模块的输入是一个索引列表,输出是相应的单词嵌入。 函数: num_embeddings:嵌入字典的大小;即一个字典中有多少个词 embedding_dim:每个嵌入词的大小 padding_idx:如果指定了,p......
"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...
embedding = nn.Embedding(10, 3),这里embedding是一个表,input是在表中的索引 另一个函数是 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, s...
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)[ 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...
embedding_dim (python:int) –嵌入向量的维度,即用多少维来表示一个符号。 padding_idx (python:int, optional) –填充id,比如,输入长度为100,但是每次的句子长度并不一样,后面就需要用统一的数字填充,而这里就是指定这个数字,这样,网络在遇到填充id时,就不会计算其与其它符号的相关性。(初始化为0) ...
第三个参数pading_idx即需要用0填充的符号在词表中的位置,如下,输出中后面两个’'都有被填充为了0. import torch import torch.nn as nn #词表 word_to_id = {'hello':0, '<PAD>':1,'world':2} embeds = nn.Embedding(len(word_to_id), 4,padding_idx=word_to_id['<PAD>']) ...
embedding_dim(int) -每个嵌入向量的大小 padding_idx(int,可选的) -如果指定,padding_idx 处的条目不会影响梯度;因此,padding_idx 处的嵌入向量在训练期间不会更新,即它保持为固定的 “pad”。对于新构建的嵌入,padding_idx 处的嵌入向量将默认为全零,但可以更新为另一个值以用作填充向量。 max_norm(float...
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: ...
torch.nn.Embedding模块 list of indices, and the output is the corresponding wordembeddings. 这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们。模块的输入是一个下标的列表,输出是对应的词嵌入。 形式torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None ...