self.embedding=nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)``` 1. 2. 3. 如果你传入一个形状为`(10, 20)`的索引张量(如`sentence`),那么`self.embedding(sentence)`的输出将是一个形状为`(10, 20, embedding_dim)`的张量,其中每个元素都是一个`embedding_dim`维的向量。这个输出张量的数据类型是`float32...
- `self.word_embeds` 是一个属性,通常在PyTorch模型的`__init__`方法中定义,用于存储嵌入层的实例。 - `nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)` 创建了一个嵌入层,其中`vocab_size`是词汇表的大小,`embedding_dim`是每个嵌入向量的维度。 这个嵌入层可以被用于将输入的离散标识符(通常是整数索引)转换为...
embedding_size (int) - 每个嵌入向量的大小。这两个参数的必选的,分别对应torch的num_embeddings, embedding_dim 4 解决方案 定义net = nn.Embedding() 的时候提供vocab_size, embedding_size这两个参数即可 net = nn.Embedding(20000,100) input_data = net(input_data)发布...
1. define matrix: [vocab_size, embedding_dim] # 2. [1,2,3,4..], max_length * embedding_dim 按照注释:(1)矩阵大小为 [vocab_size, embedding_dim],是说明只能容纳10000个词吗?,有什么含义?(2) [12,24,31,47..],这样的一组词,转化为max_length * embedding_dim的数据,其中embedding_dim都是...
self._action_embedder = Embedding(num_embeddings=vocab.get_vocab_size(self._rule_namespace), embedding_dim=action_embedding_dim)# This is what we pass as input in the first step of decoding, when we don't have a# previous action.self._first_action_embedding = torch.nn.Parameter(torch.Fl...
第二个原因我理解, 第一个原因我不明白“embedding是从0开始的”keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim), 和0什么关系呀? 回复 2023-12-23 21:16:06 Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 参与学习 1849 人 解答问题 896 个 Tensorflow2.0实战—以实战促理论的方式学习深度学习 了解课程 本...
x=self.apply(inputs=[x,s],layer=Add,name='Embedding-Token-Segment') ifself.segment_vocab_size>0: s=self.apply( inputs=s, layer=Embedding, input_dim=self.segment_vocab_size, output_dim=self.embedding_size, embeddings_initializer=self.initializer, ...
embedding_dim: int, vocab: Vocabulary, namespace: str ="tokens")-> torch.FloatTensor:""" Reads from a hdf5 formatted file. The embedding matrix is assumed to be keyed by 'embedding' and of size ``(num_tokens, embedding_dim)``. ...