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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torch.nn.embedding 列表

torch.nn.embedding 是 PyTorch 中的一个类，用于将输入的整数或长整数序列转换为对应的嵌入向量。嵌入向量是将离散的符号或词语映射到连续的向量空间中的表示，用于在神经网络中处理自然语言等任务。

这个类可以在神经网络中用作嵌入层，它接收一个整数或长整数张量作为输入，每个元素代表一个符号或词语的索引。然后，它会根据指定的嵌入矩阵将每个索引映射为对应的嵌入向量。嵌入矩阵的大小通常为（词汇大小，嵌入维度），其中词汇大小表示所有可用符号或词语的数量，嵌入维度表示每个嵌入向量的长度。

以下是一个使用 torch.nn.embedding 的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个嵌入层
embedding = nn.Embedding(100, 128)  # 100 是词汇大小，128 是嵌入维度

# 输入一个整数序列
input = torch.LongTensor([[1,2,4,5], [4,3,2,9]])

# 将整数序列转换为嵌入向量
output = embedding(input)

print(output.shape)  # 输出：torch.Size([2, 4, 128])

在上面的示例中，我们首先创建了一个嵌入层，指定词汇大小为100，嵌入维度为128。然后，我们定义了一个输入整数序列 input，其中包含两个样本，每个样本有四个整数。最后，我们使用 embedding 对输入进行转换得到嵌入向量 output，该结果的形状是（2, 4, 128），其中2表示样本数量，4表示每个样本的整数数量，128表示嵌入维度。

希望这个例子能够帮助你理解 torch.nn.embedding 的用法。如果还有其他问题，请随时提问！

torch.nn.Embedding

`torch.nn.Embedding`是PyTorch中的一个类，用于定义一个可以学习的嵌入层。嵌入层将离散的输入（如单词或类别）映射到连续的向量空间中，以便模型能够更好地处理和理解这些输入。

在创建`Embedding`对象时，需要指定两个参数：`num_embeddings`和`embedding_dim`。`num_embeddings`表示嵌入层中唯一标识符的总数量，而`embedding_dim`表示每个嵌入向量的维度。例如，如果我们要将一个大小为10000的词汇表映射到一个300维的嵌入空间中，我们可以这样创建一个嵌入层：

import torch
import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=300)

要使用嵌入层，只需将整数索引传递给嵌入对象即可获得相应的嵌入向量。例如，假设我们有一个大小为(32, 10)的整数张量`input`，其中32是批量大小，10是序列长度。我们可以通过以下方式获取这个序列的嵌入表示：

input_embedded = embedding(input)

`input_embedded`将是一个大小为(32, 10, 300)的张量，其中每个单词都用一个300维的向量表示。

嵌入层的权重是可以学习的，模型在训练过程中会自动调整这些权重以最小化损失函数。