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。从上面的官方参数看: ...
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...
embedding_dim (int) – the size of each embedding vector padding_idx (int,optional) – If specified, the entries atpadding_idxdo not contribute to the gradient; therefore, the embedding vector atpadding_idxis not updated during training, i.e. it remains as a fixed “pad”. For a newly...
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…
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: ...
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py in embedding(input, weight, padding_idx, max_norm, norm_type, scale_grad_by_freq, sparse) 1465 # remove once script supports set_grad_enabled 1466 _no_grad_embedding_renorm_(weight, input, max_norm, norm_type) -> 1467 retu...
embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0) self.conv_11 = nn.Conv2d(1, kernel_num, (kernel_size[0], embed_dim), padding=((kernel_size[0] - 1) / 2, 0)) self.conv_12 = nn.Conv2d(1, kernel_num, (kernel_size[1], embed_dim), padding=((kernel_size[1] ...
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 ...