nn.Embedding的shape,注意是会多添加一个embedding_dim维度: 一个1乘4维度矩阵传入10乘3的nn.embedding中,然后得到1乘4乘3矩阵: # example with padding_idx embedding=nn.Embedding(10,3,padding_idx=2) print(embedding.weight,"\n") input=torch.LongTensor([[0,2,0,...
torch.nn.Embedding的使用方法如下: - 首先,需要指定词嵌入的参数,包括词汇表的大小(num_embeddings),向量的维度(embedding_dim),以及可选的参数,如填充索引(padding_idx),最大范数(max_norm),范数类型(norm_type),是否按频率缩放梯度(scale_grad_by_freq),是否使用稀疏张量(sparse)等⁴。 - 然后,需要创建一...
torch.nn.Embedding( num_embeddings, – 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,– 嵌入向量的维度,即用多少维来表示一个符号。 padding_idx=None,– 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...
torch.nn.Embedding(num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: Optional[int] = None, max_norm: Optional[float] = None, norm_type: float = 2., scale_grad_by_freq: bool = False, sparse: bool = False, _weight: Optional[Tensor] = None) num_embeddings (int) – 词典的大小...
每个词都需要先给定一个初始的数字,再对该数字转换成向量 View Code 结果: 4、对Imdb数据构建字典,每个词对应一个数字 View Code 5、对每一段文本转换成向量,可指定max_len维度 View Code 报错问题: torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale...
在PyTorch这个深度学习框架中,torch.nn.Embedding是一个非常实用的模块,主要用于处理离散型数据,如文本、类别等。简单来说,它可以将一个整数索引(下标)转换为固定大小的向量,这个向量通常被称为词嵌入(word embedding)。 1. 定义与功能 torch.nn.Embedding是一个保存了固定字典和大小的简单查找表。你可以将其理解为...
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(vocab_size, embed_dim, padding_idx=1) self.conv11 = nn.Conv2d(ci, kernel_num, (kernel_size[0], embed_dim)) self.conv12 = nn.Conv2d(ci, kernel_num, (kernel_size[1], embed_dim)) self.conv13 = nn.Conv2d(ci, kernel_num, (kernel_size[2], embed_dim)) self.dropout...
self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: vocab = pickle.load(open(config.vocab_path, 'rb')) config.n_vocab=len(vocab.dict) self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed_size, padding_idx=config.n_vocab - 1) ...
Embedding(100, hidden_size, padding_idx=0, _weight=torch.Tensor(np.random.randn(100, hidden_size))) self.attention = _Attention(hidden_size, hidden_size) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, num_of_classes) def forward(self, sentence, mask) -> torch.Tensor: embedding = self.embedding...