autokeras.Embedding使用方法

autokeras.Embedding是AutoKeras库中用于将文本数据转换为向量表示的嵌入层。使用方法如下：

1.导入库：`import autokeras as ak`

2.创建Embedding对象：`embedding = ak.Embedding()`

3.使用fit_transform()方法将文本数据转换为向量表示：`X_train = embedding.fit_transform(train_data)`

其中，train_data是训练数据，X_train是转换后的向量表示。

4.可以使用输出的X_train向量表示作为输入数据，继续进行下一步的机器学习任务，例如分类或回归。

需要注意的是，Autokeras是自动机器学习框架，可以自动选择最优的模型和超参数，因此使用Embedding时无需手动调参。

相关问题

def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

这是一个神经网络模型的初始化函数，它包含以下几个部分：

1. 调用父类的初始化函数，即nn.Module的__init__()方法。
2. 根据config中的embedding_pretrained是否为None，选择使用预训练的词向量还是随机初始化的词向量。如果使用预训练的词向量，则调用nn.Embedding.from_pretrained()方法加载预训练的词向量，否则使用nn.Embedding()方法随机初始化词向量。
3. 初始化一个LSTM层，其中输入维度为config.embed，隐藏状态维度为config.hidden_size，层数为config.num_layers，双向LSTM，batch_first设置为True，dropout为config.dropout。
4. 初始化一个全连接层，将LSTM输出的双向隐藏状态拼接后，经过一个线性变换得到最终的输出结果，输出维度为config.num_classes。

这个模型的输入是一个batch的词索引序列，输出是每个样本对应的类别。

super(Net, self).__init__() self.params = params self.embedding = nn.Embedding(params.num_class, params.embedding_dim)

这是一个 Python 类的构造函数，用于初始化该类的实例对象。在这个类中，首先调用了父类（即 nn.Module）的构造函数以初始化该类的基本属性。接着将传入的参数（params）赋值给该类的一个属性（self.params），以便在后续方法中使用。然后使用 PyTorch 中的 nn.Embedding 方法创建一个 Embedding 层，该层将输入的数字（即类别）转换为对应的向量表示。其中，params.num_class 表示类别数，params.embedding_dim 表示每个向量的维度。