embedding层0填充
时间: 2023-06-15 13:04:57 浏览: 64
在深度学习中,embedding层通常用于将离散的数据(例如单词)映射到连续的向量空间中。当输入序列中存在长度不一的情况时,可以采用填充(padding)的方法将短的序列填充为相同的长度,这样才能进行批量处理。而对于填充的部分,通常使用0来代替原本的值。
在embedding层中,如果输入序列中存在填充,通常会将填充部分的embedding向量设为全0。这是因为如果将填充部分的embedding向量设为其他值,可能会对后续的模型性能产生负面影响,因为填充部分实际上并没有提供任何有效信息。因此,将填充部分的embedding向量设为全0是一种常见的做法。
相关问题
pytorch embedding输入为0时
当 PyTorch 中的 Embedding 层输入为 0 时,会输出一个全部为 0 的向量。
具体来说,假设你有一个大小为 (vocabulary_size, embedding_size) 的词嵌入矩阵,其中 vocabulary_size 是词汇表中单词的数量,embedding_size 是每个单词嵌入的向量维度。如果你将一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的张量传递到 Embedding 层,并且这个张量的所有元素都是 0,那么 Embedding 层将会输出一个大小为 (batch_size, sequence_length, embedding_size) 的张量,其中每个元素都是 0。
这是因为在一个词嵌入矩阵中,通常将第一行保留为全零向量,用于表示未知单词或填充单词。因此,当你将一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的全零张量传递到 Embedding 层时,它将返回一个全部为 0 的张量,其中第一维对应于未知单词或填充单词。
需要注意的是,如果你的词汇表中没有保留第一行作为未知单词或填充单词的向量,那么当输入全零张量时,Embedding 层将返回一个由随机向量组成的张量。
torch.nn.embedding输入为0时
当 torch.nn.Embedding 的输入为 0 时,它会返回一个表示未知词的向量。在实际应用中,通常会将 0 作为一个特殊的索引,用来表示不在词汇表中的词或者填充序列的位置。因此,Embedding 层会为索引为 0 的输入返回一个特定的向量,用于表示这种情况。这个向量的具体数值是根据模型的初始化方式来确定的。
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