tf.nn.embedding_lookup()这个函数是干什么的
时间: 2024-05-27 17:14:18 浏览: 13
tf.nn.embedding_lookup()函数用于从一个embedding矩阵中获取对应的向量表示。在自然语言处理中,我们通常会使用词向量来表示每个词,而这些词向量通常被存储在一个embedding矩阵中。这个函数可以用于获取某个词的词向量,或者获取一批词的词向量。具体来说,函数的输入是一个embedding矩阵和一个索引张量,输出是对应的向量表示。
相关问题
tf.nn.embedding_lookup
tf.nn.embedding_lookup是一个用于选取张量中索引对应元素的函数。它的用法是tf.nn.embedding_lookup(tensor, id),其中tensor是输入张量,id是要查找的索引。根据id在tensor中找到对应的元素并返回。
举个例子,假设我们有一个嵌入矩阵embedding和一个输入id列表input_ids。我们可以使用tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_ids)来找到embedding中与input_ids中的id对应的向量。如果input_ids=[1, 2, 3],则函数会返回embedding中下标为1, 2, 3的向量组成的矩阵。
需要注意的是,tf.nn.embedding_lookup不仅仅是简单地查表,查到的向量是可以训练的,也就是说它是一种全连接层,训练参数的个数是类别数乘以嵌入向量的大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.nn.embedding_lookup()函数](https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/88394120)[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: 50%"]
- *2* *3* [tf.nn.embedding_lookup()的用法](https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/82910951)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
tf.nn.embedding_lookup()作用
tf.nn.embedding_lookup()的作用是在给定嵌入矩阵中查找给定输入张量的嵌入向量。它将输入张量中的每个元素视为嵌入矩阵的索引,并返回嵌入矩阵中对应的嵌入向量。这个函数通常用于自然语言处理中的词嵌入。