pytorch embedding输入为0时

当 PyTorch 中的 Embedding 层输入为 0 时，会输出一个全部为 0 的向量。

具体来说，假设你有一个大小为 (vocabulary_size, embedding_size) 的词嵌入矩阵，其中 vocabulary_size 是词汇表中单词的数量，embedding_size 是每个单词嵌入的向量维度。如果你将一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的张量传递到 Embedding 层，并且这个张量的所有元素都是 0，那么 Embedding 层将会输出一个大小为 (batch_size, sequence_length, embedding_size) 的张量，其中每个元素都是 0。

这是因为在一个词嵌入矩阵中，通常将第一行保留为全零向量，用于表示未知单词或填充单词。因此，当你将一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的全零张量传递到 Embedding 层时，它将返回一个全部为 0 的张量，其中第一维对应于未知单词或填充单词。

需要注意的是，如果你的词汇表中没有保留第一行作为未知单词或填充单词的向量，那么当输入全零张量时，Embedding 层将返回一个由随机向量组成的张量。

相关问题

pytorch embedding

在PyTorch中，嵌入（embedding）层是将离散特征转换为密集向量的常见方式。它通常用于自然语言处理（NLP）中，其中单词或字符被编码为离散的整数，然后通过嵌入层将其转换为连续的向量表示。

嵌入层是一个简单的矩阵乘法，其中输入是一个整数张量，每个整数都对应于一个嵌入向量。嵌入层的输出是一个张量，其中每个整数都被替换为相应的嵌入向量。嵌入层的权重矩阵是一个大小为（输入大小，输出大小）的矩阵，其中输入大小是嵌入层的输入维度，而输出大小是嵌入向量的维度。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.Embedding类来创建嵌入层。以下是一个简单的例子，展示如何创建和使用嵌入层：

import torch.nn as nn

# 创建一个嵌入层，输入大小为1000，输出大小为50
embedding = nn.Embedding(1000, 50)

# 定义一个输入张量
input_tensor = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 将输入张量传递给嵌入层
embedded = embedding(input_tensor)

# 输出嵌入向量的形状
print(embedded.shape) # 输出: torch.Size([5, 50])

在上面的例子中，我们首先创建了一个大小为（1000，50）的嵌入层，然后创建了一个包含5个整数的输入张量。我们将输入张量传递给嵌入层，得到一个大小为（5，50）的嵌入向量张量。

pytorch embedding层

PyTorch中的embedding层是一种用于将离散变量映射到连续向量空间的神经网络层。它将输入的整数序列转换为对应的向量序列，这些向量可以用于后续的神经网络模型中。embedding层的参数是一个矩阵，其中每一行对应一个离散变量的向量表示。在训练过程中，这些向量会被学习，以最小化模型的损失函数。embedding层在自然语言处理等领域中广泛应用。