帮我用bert等价实现embedding = nn.Embedding.from_pretrained(torch.FloatTensor(pre_trained_embedding), freeze=False)

可以使用以下代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

pre_trained_embedding = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 假设这是预训练的嵌入矩阵

embedding = nn.Embedding.from_pretrained(torch.FloatTensor(pre_trained_embedding), freeze=False)

print(embedding(torch.LongTensor([0, 1, 2]))) # 输出预训练嵌入矩阵中第1、2、3行的嵌入向量

注意，这里的pre_trained_embedding是一个二维列表，其中每一行表示一个词的嵌入向量。在实际应用中，可以使用预训练的词向量，也可以使用随机初始化的词向量。freeze参数表示是否冻结嵌入层的参数，如果设置为False，则可以在训练过程中更新嵌入层的参数。

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帮我用bert和pytorch等价实现embedding = nn.Embedding.from_pretrained(torch.FloatTensor(pre_trained_embedding), freeze=False)

当然可以，以下是等价的代码：

import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(pre_trained_embedding.shape[0], pre_trained_embedding.shape[1])
embedding.weight.data.copy_(torch.from_numpy(pre_trained_embedding))
embedding.weight.requires_grad = True

帮我用bert和pytorch等价实现nn.Embedding.from_pretrained()

当使用BERT和PyTorch时，可以使用以下代码实现nn.Embedding.from_pretrained()的等效功能：

import torch
from transformers import BertModel

# Load pre-trained BERT model
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Get the embedding weights from the BERT model
embedding_weights = model.embeddings.word_embeddings.weight

# Create an nn.Embedding layer with the pre-trained weights
embedding_layer = torch.nn.Embedding.from_pretrained(embedding_weights)

这将使用BERT模型中的预训练权重创建一个nn.Embedding层。