在pytorch中embedding层的作用

在 PyTorch 中，embedding 层的作用是将输入的离散化的数据（如单词、字符等）映射到一个低维的连续向量空间中。这个映射的过程可以理解为是一个查表的过程，每个离散化的数据都对应着一个唯一的向量。

这个过程可以用一个矩阵来表示，矩阵的每一行对应于一个离散化的数据所对应的向量。这个矩阵的大小为 (vocab_size, embedding_dim)，其中 vocab_size 表示输入数据的词汇表大小，embedding_dim 表示每个词汇的向量维度。

embedding 层的输出是一个三维的张量，第一维表示输入数据的 batch 大小，第二维表示每个输入数据所对应的向量的维度，第三维表示输入数据的长度。

embedding 层在自然语言处理领域中广泛应用，如文本分类、语言模型、序列到序列（seq2seq）等任务中。