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......
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, device=None, dtype=None) num_embeddings: size of the directionary of embedding,也就是词汇表的大小=不同单词的个数 embedding_dim: the siz...
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...
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...
padding的意思是“填充” 写法 embed = nn.Embedding(10,3,padding_idx=0) 意思就是说当单词为0的时候,进行词嵌入的时候的输出为[0,0,0] embed = nn.Embedding(10,3,padding_idx=3) 意思就是说当单词为3的时候,进行词嵌入的时候的输出为[0,0,0]...
classtorch.nn.quantized.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None, dtype=torch.quint8) 变量: ~Embedding.weight(Tensor) -形状为的模块的不可学习量化权重。
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: ...
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,...
第二步:使用 PyTorch 完成 Embedding 在这一步中,我们将使用 PyTorch 的torch.nn.Embedding模块来创建一个 Embedding 层。这个层将每个唯一的单词映射到一个高维空间中的向量。 第三步:展示 Embedding 前后的数据对比 在完成 Embedding 后,我们将展示原始文本和经过 Embedding 转换后的向量表示,以便观察到转换前后的...