nn.Embedding的输入和输出
时间: 2023-08-11 15:14:51 浏览: 45
nn.Embedding的输入是一个大小为(batch_size, seq_length)的LongTensor,其中每个元素表示输入序列中的一个离散特征。输出是一个大小为(batch_size, seq_length, embedding_dim)的FloatTensor,其中每个元素是对应输入元素的词向量。其中,embedding_dim是指定的词向量维度。
相关问题
nn.Embedding 的输入跟输出
nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于将离散的整数映射到连续的向量空间中。它的输入是一个整数张量,输出是对应的向量表示。
具体来说,nn.Embedding的输入是一个大小为(batch_size, seq_length)的整数张量,其中batch_size表示批次大小,seq_length表示序列长度。每个整数值代表一个离散的类别或标签。
nn.Embedding的输出是一个大小为(batch_size, seq_length, embedding_dim)的张量,其中embedding_dim表示嵌入向量的维度。输出张量的每个元素是对应输入整数值的嵌入向量表示。
下面是一个示例代码,演示了nn.Embedding的输入和输出:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个Embedding层
embedding = nn.Embedding(10, 3) # 输入大小为10,嵌入维度为3
# 定义输入张量
input_tensor = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用Embedding层进行嵌入
output_tensor = embedding(input_tensor)
print("输入张量大小:", input_tensor.size()) # 输出:torch.Size([2, 3])
print("输出张量大小:", output_tensor.size()) # 输出:torch.Size([2, 3, 3])
```
在上面的示例中,输入张量的大小是(2, 3),表示有两个样本,每个样本有三个整数值。输出张量的大小是(2, 3, 3),表示有两个样本,每个样本有三个嵌入向量,每个嵌入向量的维度是3。
nn.Linear与nn.Embedding
nn.Linear和nn.Embedding是PyTorch中常用的神经网络模块,用于构建神经网络模型。
nn.Linear是一个线性变换层,它将输入的特征进行线性变换,并输出一个新的特征表示。它的作用类似于全连接层,可以将输入的特征映射到输出的特征空间。nn.Linear的构造函数接受两个参数,分别是输入特征的维度和输出特征的维度。在前向传播过程中,nn.Linear会对输入进行矩阵乘法和加法操作,得到输出特征。
nn.Embedding是一个嵌入层,它用于将离散的输入特征映射到连续的低维向量空间中。它常用于处理文本数据或者类别型数据的编码。nn.Embedding的构造函数接受两个参数,分别是输入特征的维度和嵌入向量的维度。在前向传播过程中,nn.Embedding会根据输入特征的索引值,查找对应的嵌入向量,并输出。
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