torch.nn.Embedding
时间: 2023-08-25 09:02:55 浏览: 45
`torch.nn.Embedding`是PyTorch中的一个类,用于定义一个可以学习的嵌入层。嵌入层将离散的输入(如单词或类别)映射到连续的向量空间中,以便模型能够更好地处理和理解这些输入。
在创建`Embedding`对象时,需要指定两个参数:`num_embeddings`和`embedding_dim`。`num_embeddings`表示嵌入层中唯一标识符的总数量,而`embedding_dim`表示每个嵌入向量的维度。例如,如果我们要将一个大小为10000的词汇表映射到一个300维的嵌入空间中,我们可以这样创建一个嵌入层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=300)
```
要使用嵌入层,只需将整数索引传递给嵌入对象即可获得相应的嵌入向量。例如,假设我们有一个大小为(32, 10)的整数张量`input`,其中32是批量大小,10是序列长度。我们可以通过以下方式获取这个序列的嵌入表示:
```python
input_embedded = embedding(input)
```
`input_embedded`将是一个大小为(32, 10, 300)的张量,其中每个单词都用一个300维的向量表示。
嵌入层的权重是可以学习的,模型在训练过程中会自动调整这些权重以最小化损失函数。
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torch.nn.embedding
torch.nn.Embedding是PyTorch中的一个类,用于将整数索引映射到向量表示形式的嵌入层。它可以用于自然语言处理任务中对词语进行编码表示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Pytorch基础教程28】浅谈torch.nn.embedding](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/125303611)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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torch.nn.embedding 列表
torch.nn.embedding 是 PyTorch 中的一个类,用于将输入的整数或长整数序列转换为对应的嵌入向量。嵌入向量是将离散的符号或词语映射到连续的向量空间中的表示,用于在神经网络中处理自然语言等任务。
这个类可以在神经网络中用作嵌入层,它接收一个整数或长整数张量作为输入,每个元素代表一个符号或词语的索引。然后,它会根据指定的嵌入矩阵将每个索引映射为对应的嵌入向量。嵌入矩阵的大小通常为(词汇大小,嵌入维度),其中词汇大小表示所有可用符号或词语的数量,嵌入维度表示每个嵌入向量的长度。
以下是一个使用 torch.nn.embedding 的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建一个嵌入层
embedding = nn.Embedding(100, 128) # 100 是词汇大小,128 是嵌入维度
# 输入一个整数序列
input = torch.LongTensor([[1,2,4,5], [4,3,2,9]])
# 将整数序列转换为嵌入向量
output = embedding(input)
print(output.shape) # 输出:torch.Size([2, 4, 128])
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个嵌入层,指定词汇大小为100,嵌入维度为128。然后,我们定义了一个输入整数序列 input,其中包含两个样本,每个样本有四个整数。最后,我们使用 embedding 对输入进行转换得到嵌入向量 output,该结果的形状是(2, 4, 128),其中2表示样本数量,4表示每个样本的整数数量,128表示嵌入维度。
希望这个例子能够帮助你理解 torch.nn.embedding 的用法。如果还有其他问题,请随时提问!