nn.Embedding将二进制编码进行压缩

在深度学习中，`nn.Embedding`是一个常用的层，特别是在处理序列数据，如自然语言文本时。它主要用于将离散的整数编码（比如词索引或字符编码）转换成连续的密集向量表示，这个过程也被称为嵌入（Embedding）。这种转换有助于捕捉词汇之间的语义关系，因为相邻的单词可能会有相似的嵌入向量。

二进制编码通常是将每个输入映射到一个固定长度的二进制串，例如通过One-Hot编码，将每个类别变为一系列0和1的组合。然而，直接使用这种编码会生成维度很高的稀疏向量，不利于后续模型的学习。`nn.Embedding`会对这样的二进制编码进行压缩，将其转换为低维、稠密的向量，每个编码对应一个预先训练好的或随机初始化的固定大小的向量，这样既减少了存储空间，又提高了模型计算效率。

在PyTorch的`nn.Embedding`中，你需要指定输入的维度（通常是最小子类的数量），以及希望得到的输出向量的维度（即embedding size）。使用时，你需要传入对应的整数值作为输入，该层会返回对应位置的嵌入向量。