dim, # 输入token的dim
时间: 2024-04-19 21:24:27 浏览: 22
在深度学习中,"dim" 通常指代张量(tensor)的维度(dimension),也可以表示嵌入向量(embedding vector)的维度。例如,在自然语言处理任务中,可以使用一个维度为 dim 的嵌入向量来表示每个词语或字符。这个维度可以根据具体任务和模型的需求进行设置,通常是一个超参数需要进行调整。较大的 dim 可能会提供更丰富的表示能力,但也会增加模型的复杂性和计算成本。
相关问题
self.embedding = nn.Embedding(sum(self.token_field_dims), self.emb_dim)
这行代码创建了一个 PyTorch 的嵌入层 `self.embedding`,其输入大小为所有输入特征的不同取值的数量的总和,即 `sum(self.token_field_dims)`,输出大小为嵌入向量的维度,即 `self.emb_dim`。嵌入层的作用是将输入特征中的每个离散取值映射为一个连续的、低维的嵌入向量。在模型训练和推理过程中,嵌入层的权重会被学习,以最小化模型的损失函数。在这里,我们使用 PyTorch 中的 `nn.Embedding` 类来创建嵌入层。
self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)
这行代码将 `self.offsets` 设置为一个包含整数值的 NumPy 数组,这些整数值表示输入特征的不同取值的数量的累积和。具体来说,`np.cumsum(self.token_field_dims)` 会计算出输入特征 `X_T` 的不同取值的数量的累积和,然后用 `np.array((0, *cumsum))` 将其转换为一个 NumPy 数组,并在开头添加一个 0。这样得到的 `self.offsets` 数组的长度等于输入特征 `X_T` 的不同取值的数量。`self.offsets` 数组的第 `i` 个元素表示输入特征 `X_T` 中前 `i` 个不同取值的数量累积和。`self.offsets` 数组的作用是在嵌入层中为每个输入特征的不同取值分配一个对应的嵌入向量。
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