torch.nn.Embedding的功能及其参数
时间: 2023-12-10 20:46:55 浏览: 30
torch.nn.Embedding是PyTorch中的一个类,用于将离散的整数索引映射到固定大小的稠密向量表示,也称为嵌入。它的功能是将一个维度为[n_samples,的整数张量转换为一个维度为[n_samples, embedding_dim的嵌入张量,其中embedding_dim是定义的嵌入向量的维度。这个嵌入层可以用来将离散的符号数据,单词或类别标签,转换为密集的实值表示,以便于神经网络进行处理。
torch.nn.Embedding的参数有两个:
1. num_embeddings:表示嵌入层的输入维度,通常是词汇表的大小或类别的数量,这是一个整数值。
2. embedding_dim:表示每个嵌入向量的维度大小,也就是输出嵌入层的维度,这是一个整数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [模型的第一层:详解torch.nn.Embedding和torch.nn.Linear](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/120783887)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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