tensorflow positional embdding怎么用

在 TensorFlow 中使用 Positional Embedding，通常需要将 Positional Embedding 添加到输入数据的 Embedding 之中。下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 定义 Embedding 矩阵的维度和词汇表的大小
vocab_size = 10000
embedding_size = 128

# 定义输入数据和位置编码的维度
batch_size = 32
seq_length = 128
pos_encoding_size = 128

# 定义输入数据
input_data = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size, seq_length])

# 定义位置编码
pos_encoding = tf.get_variable("pos_encoding", [seq_length, pos_encoding_size], dtype=tf.float32)

# 定义 Embedding 矩阵
embedding_matrix = tf.get_variable("embedding_matrix", [vocab_size, embedding_size], dtype=tf.float32)

# 将输入数据中的每个词转换为 Embedding 向量
embedded_input = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, input_data)

# 将位置编码添加到 Embedding 向量中
embedded_input += tf.expand_dims(pos_encoding, 0)

# 将 Embedding 向量输入到神经网络中进行训练或预测
...

在这个例子中，我们首先定义了输入数据的维度和位置编码的维度。然后，我们定义了输入数据和位置编码的 TensorFlow 变量，并将位置编码添加到输入数据中的 Embedding 向量之中。最后，我们将 Embedding 向量输入到神经网络中进行训练或预测。

需要注意的是，上面的代码中位置编码的计算方式并不是唯一的，还有其他的计算方式可以实现位置编码。