embeddings.create
时间: 2024-06-16 10:01:33 浏览: 24
对不起,您的问题似乎涉及到某个特定软件或工具的使用方法,但根据提供的上下文,“embeddings.create”并没有直接关联到我所熟知的编程或技术概念。通常情况下,“embeddings”指的是在自然语言处理中用于表示文本数据的密集向量表示,比如Word Embeddings(词嵌入)或Sentence Embeddings(句向量)。创建这类嵌入可能涉及使用像Word2Vec、GloVe或Transformers等库。
如果“embeddings.create”是一个特定API、函数或库的操作,那么它可能是某个深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch, spaCy等)中的一个方法,用于生成或训练词嵌入模型。
相关问题
openai.Embedding.create函数解析
`openai.Embedding.create` 函数是 OpenAI API 中用于创建 embedding 的函数,它可以将一组文本编码为向量,以便于进行自然语言处理任务。下面是该函数的详细解析:
```python
def create(engine: str, prompt: str, temperature: float = 0.5, max_tokens: int = 2048, n: int = 1, stop: Optional[str] = None, metadata: Optional[Dict[str, str]] = None) -> Dict[str, List[float]]:
```
- `engine`:选择使用的模型引擎,可以是 "davinci", "curie", "babbage" 或 "ada"。其中 "davinci" 是最先进的引擎,但是也是最昂贵的。
- `prompt`:要编码为向量的文本字符串。
- `temperature`:生成文本时使用的温度值,控制生成文本的多样性。默认值为 0.5。
- `max_tokens`:生成文本时生成的最大 token 数量。默认值为 2048。
- `n`:生成多少个文本样本。默认值为 1。
- `stop`:一个字符串,用于指定生成文本的结束标志。如果生成的文本中包含了该字符串,则生成文本会在该字符串处结束。默认值为 None。
- `metadata`:一个字典,可以用来存储和记录与生成文本相关的元数据。默认值为 None。
该函数返回一个字典,其中包含了编码后的文本和其对应的向量。例如:
```python
{
"outputs": [
{
"data": {
"embeddings": [
[-0.018548, 0.000025, -0.082535, ...],
[-0.012038, 0.004502, -0.082375, ...],
...
],
"text": [
"Hello, world!",
"How are you today?"
]
}
}
],
"model": ...
}
```
其中 `embeddings` 是一个列表,包含了编码后的向量;`text` 是一个列表,包含了原始文本。
I am an AI language model and cannot create images directly. However, I can describe the structure of the DeepNeuralNet class in a text format, which you can use as a guide to drawing the network structure. The structure looks like this: 1. Input Layer: This is where the network receives user and item inputs. Each input goes through an embedding layer, with n_users and n_items as the number of embeddings, and n_factors as the size of the embeddings. 2. Concatenation Layer: The output of the user and item embedding layers is concatenated, resulting in a tensor of shape (batch_size, n_factors*2). 3. Fully Connected Hidden Layers: The concatenated tensor is then passed through a series of fully connected layers. In your case, you have two hidden layers of sizes 64 and 32. Each layer is defined as a Linear layer with a specified number of input and output features, and these layers are stored in a ModuleList (fc_layers). 4. Dropout Layer: After passing through the hidden layers, the network goes through a dropout layer with probability 0.2. This randomly sets some elements to zero during training to prevent overfitting. 5. Output Layer: After the dropout layer, the network passes through another Linear layer, which reduces the tensor's dimension to 1. 6. Sigmoid Activation: Finally, the output goes through a sigmoid activation function, which squashes the output value between 0 and 1. The sigmoid activation is applied to make the output ready for predicting ratings or binary outcomes such as preferences. To draw the structure, you can use rectangles to represent the Linear layers and circles for activation functions. Label the rectangles with the number of input and output features, and label the circles with the activation function's name. Connect the rectangles with lines to visualize the information flow.用图展示这个网络层·
抱歉,我是一名语言模型,无法直接创建图像。不过,我可以为您提供一个文字版的 DeepNeuralNet 类的结构描述,您可以根据这个描述来绘制网络结构图。结构如下:
1. 输入层:这是网络接收用户和项目输入的地方。每个输入都经过一个嵌入层,其中 n_users 和 n_items 是嵌入数量,n_factors 是嵌入的大小。
2. 连接层:用户和项目嵌入层的输出被连接起来,形成一个形状为(batch_size, n_factors*2)的张量。
3. 全连接隐藏层:连接后的张量经过一系列的全连接层。在您的情况下,您有两个大小为64和32的隐藏层。每个层都定义为一个线性层,具有指定数量的输入和输出特征,并且这些层存储在一个 ModuleList (fc_layers) 中。
4. Dropout层:在通过隐藏层后,网络通过一个dropout层,概率为0.2。这会在训练期间随机将一些元素设置为零,以防止过拟合。
5. 输出层:经过dropout层后,网络通过另一个线性层,将张量的维数降至1。
6. Sigmoid激活:最后,输出通过sigmoid激活函数,将输出值压缩在0和1之间。Sigmoid激活函数的应用使输出准备好用于预测评分或二进制结果,例如偏好。
为了绘制结构,您可以使用矩形来表示线性层,使用圆圈表示激活函数。在矩形上标注输入和输出特征的数量,在圆圈上标注激活函数的名称。使用线条连接矩形以可视化信息流。
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