embedding_layer = embedding(word_index)什么意思

这个代码片段的意思是使用预训练的词向量模型对输入的单词进行嵌入，得到单词的向量表示。具体来说，word_index 是一个将单词映射为整数 ID 的字典，而 embedding_layer 是一个 Keras 中的层，用于将整数 ID 转换为对应单词的词向量。这个层通常会被嵌入模型的模型架构中，用于在单词级别上对输入文本进行编码。

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def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print ('Defining a Simple Keras Model...') model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh', inner_activation='hard_sigmoid')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=1 model.add(Activation('softmax')) print ('Compiling the Model...') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print ("Train...") # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print ("Evaluate...") score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print ('Test score:', score) print ('Setting up Arrays for Keras Embedding Layer...') n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test=get_data(index_dict, word_vectors,combined,y) print ("x_train.shape and y_train.shape:") print x_train.shape,y_train.shape train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test)

这段代码定义了一个名为train_lstm的函数，用于训练一个LSTM模型并保存模型。这个函数包含六个参数，前三个参数n_symbols、embedding_weights和input_length是用于构建Embedding层的参数；后三个参数x_train、y_train和x_test、y_test是用于训练和评估模型的数据集。

具体来说，这个函数的操作包括：

1. 构建一个Sequential模型。
2. 向模型中添加一个Embedding层，使用预训练的词向量作为初始权重，并将输入长度设置为input_length。
3. 向模型中添加一个LSTM层，输出维度为50，激活函数为tanh，内部激活函数为hard_sigmoid。
4. 向模型中添加一个Dropout层，丢弃率为0.5。
5. 向模型中添加一个Dense层，输出维度为3，激活函数为softmax。
6. 编译模型，使用categorical_crossentropy作为损失函数，使用adam作为优化器，评估指标为准确率。
7. 训练模型，使用batch_size=32，训练轮数为n_epoch。
8. 评估模型，计算模型在测试集上的损失和准确率。
9. 将模型的结构保存为YAML文件，将模型的权重保存为HDF5文件。

在函数中，还调用了get_data函数，用于获取训练和测试集。最后，函数输出了模型在测试集上的损失和准确率。

需要注意的是，这段代码中有一些打印语句（print语句），如果你使用的是Python 3，需要将print语句改为print函数的调用形式，即在print后面加上一对括号。同时，这段代码中使用了一些未定义的变量（如vocab_dim、batch_size和n_epoch），你需要在调用train_lstm函数之前先定义这些变量。

Pytorch nn.embedding

PyTorch's `nn.Embedding` is a module that allows you to create an embedding layer in your neural network. An embedding layer takes as input a tensor of integer indices, and returns as output a tensor of learnable embeddings corresponding to those indices.

For example, if you have a vocabulary of size `V`, you can create an embedding layer that will map each word in your vocabulary to a `d`-dimensional vector. To do this, you would create an `nn.Embedding` module with input size `V` and output size `d`.

Here is an example of how you can use `nn.Embedding` to create an embedding layer:

import torch
import torch.nn as nn

vocab_size = 10000
embedding_dim = 300
input_indices = torch.LongTensor([[1, 4, 6], [2, 3, 0]])

embedding_layer = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

embeddings = embedding_layer(input_indices)

In this example, we create an embedding layer with input size `vocab_size` (which is 10000 in this case) and output size `embedding_dim` (which is 300 in this case). We then create a tensor `input_indices` with shape `(2, 3)` that contains integer indices corresponding to words in our vocabulary. Finally, we pass `input_indices` through the embedding layer to obtain a tensor `embeddings` with shape `(2, 3, 300)` containing the learned embeddings for each word index.