nn.Embedding()如何使用

nn.Embedding() 是 PyTorch 中用于创建词嵌入层的类。这个层可以将整数类型的词汇表索引映射成密集的实数向量表示。它的用法如下：

1. 首先创建一个 Embedding 对象：

embedding_layer = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

其中 vocab_size 是词汇表的大小，embedding_dim 是嵌入向量的维度。

2. 然后，可以将一个整数张量传递给嵌入层，以获取对应的嵌入向量。例如，假设输入张量是形状为 (batch_size, sequence_length) 的 LongTensor，那么可以这样获取对应的嵌入向量：

input_tensor = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
embedded_tensor = embedding_layer(input_tensor)

这将返回一个形状为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim) 的张量，其中最后一个维度是嵌入向量的维度。

相关问题

self.step_embeddings = nn.ModuleList( [ nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), ] )的分析

这段代码定义了一个ModuleList，其中包含了三个Embedding层。每个Embedding层的输入都是一个整数，用于表示一个时间步（step）的信息。Embedding层将这个整数作为索引，从一个预先定义好的嵌入矩阵（embedding matrix）中取出与之对应的向量，作为该时间步的嵌入表示。具体来说，这个嵌入表示通常是一个维度为num_units的向量，用于表示该时间步的特征信息。

需要注意的是，这个ModuleList中包含了三个Embedding层，每个Embedding层的嵌入矩阵的大小都是n_steps × num_units，其中n_steps是时间步的数量，num_units是每个时间步的嵌入向量的维度。这三个Embedding层可以被看作是三个不同的特征提取器，用于提取时间步的不同特征信息。在实际使用中，这些嵌入向量可以被拼接或者相加，作为最终的时间步嵌入表示。

这种用于时间步嵌入表示的技术在序列建模任务中经常被使用，如自然语言处理中的语言建模和机器翻译。它可以有效地提取时间步的特征信息，从而帮助模型更好地理解序列数据。

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。