torch.nn.Embedding

`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：

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：

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。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

torch.nn.embedding.weight.data

This is the tensor that contains the current weights of the embedding layer in a PyTorch neural network. The tensor is of shape (vocabulary_size, embedding_dimension), where vocabulary_size is the number of unique words in the vocabulary and embedding_dimension is the size of the embedding vector for each word. The values in this tensor are updated during the training process using backpropagation, which adjusts the weights to minimize the loss function.