可以看出,nn.Embedding 的核心功能就是根据索引从权重矩阵中查找对应的嵌入向量。 要点提醒 1. 嵌入矩阵就是权重矩阵 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
CosineEmbeddingLoss通过计算两个输入向量之间的余弦相似度来评估损失。它适用于需要衡量两个向量相似度或方向一致性的任务。 公式解析:损失函数根据标签y(1表示相似,-1表示不相似)和余弦相似度cos(x1, x2)来计算。如果y=1且cos(x1, x2)小于某个阈值(默认为0),或者y=-1且cos(x1, x2)大于某个阈值,则会产...
[0.9124, -2.3616, 1.1151]]]) 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...
remove_from:工具函数, 用来从self.__dict__, self._buffers, self._modules中删除对象。 第一种情况:value的类型是Paramter 从 三大 字典中将 同名的 对象删掉 然后,注册paramter 第二种情况:value不是Parameter对象,name在self._parameter中 self._parameters[name] = None 已经考虑了value是Parameter对象,剩下...
1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用。 torch.nn包下的Embedding,作为 训练的一层 ,随模型训练得到适合的词向量。 建立词向量层 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过 随机初始化
import torch import torch.nn as nn import numpy as np embed = nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=5) embedding_matrix = embed.weight.data print(f"nn Embedding 产生的词典是:\n {embedding_matrix.data}") # nn Embedding 产生的词典是: # tensor([[ 0.9631, -1.4984, 1.0561, 0.4334...
18. nn.CosineEmbeddingLoss 功能:余弦嵌入损失,用于学习输入之间的余弦相似性,适用于确定两个输入是否在方向上是相似的 主要参数: margin:可取值[-1, 1],推荐为 [0,0.5] reduction:计算模式,可为none / sum / mean 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=...
Pytorch中的Embedding 有两个Embedding函数,通常是用前面这一个 ref https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html 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=...
我们的输入input是两个句子,每个句子都是由四个字组成的,使用每个字的索引来表示,于是使用nn.Embedding对输入进行编码,每个字都会编码成长度为3的向量。 再看看下个例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 embedding=nn.Embedding(10,3,padding_idx=0)input=torch.LongTensor([[0,2,0,5]]...