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

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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class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个PyTorch的模型定义，其中包括embedding层、LSTM层和全连接层。模型的输入是x，输出是out。其中，输入x的形状为[batch_size, seq_len]，表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len，总共有batch_size个序列。模型会将输入的每个词转换为向量形式，然后通过LSTM层对整个序列进行编码，最后使用全连接层将编码结果映射到目标类别的概率分布上。

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['<pad>'] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>'] """ 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

下面是完善后的代码和详细解释：

import torch.nn as nn

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
        self.source = None
        self.target = None
        src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>']
        tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>']
        
        # 初始化 source 和 target 的 Embedding 层
        self.source = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.src),
                                   embedding_dim=embed_size,
                                   padding_idx=src_pad_token_idx)
        self.target = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.tgt),
                                   embedding_dim=embed_size,
                                   padding_idx=tgt_pad_token_idx)

在上面的代码中，我们首先导入了 PyTorch 的 `nn` 模块。然后，我们定义了一个名为 `ModelEmbeddings` 的类，并继承自 `nn.Module`。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>` 标记的索引。

接下来，我们使用 PyTorch 的 `nn.Embedding` 函数来初始化源语言和目标语言的嵌入层。 `nn.Embedding` 接受三个参数：`num_embeddings` 表示嵌入层中嵌入的单词数量，这里我们使用了 `len(vocab.src)` 和 `len(vocab.tgt)` 来获取源语言和目标语言的词汇表大小；`embedding_dim` 表示嵌入向量的维度，这里我们使用了 `embed_size`；`padding_idx` 表示用于填充的单词的索引，这里我们使用了 `src_pad_token_idx` 和 `tgt_pad_token_idx`，以确保 `<pad>` 标记的嵌入向量始终为零。在初始化完成之后，`self.source` 和 `self.target` 分别是源语言和目标语言的嵌入层。