nn.EmbeddingBag

`nn.EmbeddingBag`是PyTorch库（深度学习框架）中的一个模块，它属于`torch.nn.functional`模块的一部分，主要用于处理稀疏数据，如文本中的词袋模型（Bag of Words）。在自然语言处理任务中，每个单词通常只有一个标签（例如情感分析或文本分类），而不需要考虑它们之间的顺序。`EmbeddingBag`允许我们为每个样本计算一组嵌入向量的平均值或加权和，而无需存储整个序列。

这个函数的主要特点是：
1. **效率**：对于大规模的数据，它比`nn.Embedding`更节省内存，因为它只需要存储每个类别的嵌入而不是整个序列的嵌入。
2. **支持权重**：可以提供自定义的输入权重，这对于有类别权重的任务很有用。
3. **简化计算**：对于无序或部分填充的输入，`EmbeddingBag`可以直接计算损失而不必先排序。

使用`nn.EmbeddingBag`的一般步骤包括：
- 初始化一个包含词汇表大小和预设嵌入维度的`EmbeddingBag`层。
- 遍历你的输入数据（通常是整数索引），并计算每个类别的向量表示。
- 调用`embedding_bag(input, offsets, weights=None)`方法，其中`input`是单词索引，`offsets`是每个样本开始位置的列表，`weights`（可选）是对应于每个样本的权重。