nn.Embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个类，用于创建一个嵌入层。嵌入层将离散的整数值映射到连续的向量空间中。它通常用于处理文本数据或者将离散的类别特征转换为连续的特征表示。

nn.Embedding的用法如下所示：

import torch.nn as nn

# 创建一个嵌入层
embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)

其中，num_embeddings表示嵌入层的输入维度，即离散的整数值的范围。embedding_dim表示嵌入层的输出维度，即将离散的整数值映射到的连续向量空间的维度。

例如，如果我们有一个词汇表大小为10，每个词汇对应的嵌入向量维度为256，我们可以创建一个嵌入层如下：

embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=256)

这样，我们就可以使用这个嵌入层将离散的整数值转换为连续的向量表示。