在pytorch中，这句话是什么意思：embed = self.cat_embedding(cat_idx)

时间: 2023-06-10 19:05:49 浏览: 163
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pytorch中的embedding词向量的使用方法

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这句话在 pytorch 中是将类别索引（cat_idx）嵌入到一个嵌入矩阵中，返回一个嵌入向量 embed，以供进一步的处理和计算。嵌入矩阵是有限的，且是通过训练过程中学习得到的。具体而言，通过查找嵌入矩阵中与类别索引对应的一行，就可以得到对应的嵌入向量。该操作通常用于神经网络中的 Embedding 层。
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完善代码，并给出详细解释class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge) 提示: 1. vocab object 包含两个 vocabulary vocab.src for source vocab.tgt for target

在 __init__() 函数中，我们首先调用父类的构造函数，然后初始化了 embed_size，source 和 target 这三个实例变量。src_pad_token_idx 和 tgt_pad_token_idx 分别是源语言和目标语言中 <pad> 标记的...
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