self.encoder = nn.Embedding(ntoken, 128)
时间: 2023-12-10 11:02:54 浏览: 30
这段代码的作用是构建一个Embedding层,其中ntoken表示词汇表的大小,128表示嵌入向量的维度。Embedding层用于将输入的词汇序列转换为嵌入向量序列,其中每个词汇被转换为一个固定大小的向量表示,以便模型能够对输入序列进行处理。self.encoder表示构建的Embedding层,可以用于将输入的词汇序列转换为嵌入向量序列。
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self.encoder2 = nn.Embedding(9, 4)
这段代码的作用是构建一个Embedding层,其中9表示输入的特征向量中的一个元素的最大取值(即特征向量中的元素取值范围为[0,8]),4表示嵌入向量的维度。Embedding层用于将输入的特征向量中的元素转换为嵌入向量序列,其中每个元素被转换为一个固定大小的向量表示,以便模型能够对输入序列进行处理。self.encoder2表示构建的Embedding层,可以用于将特征向量中的元素转换为嵌入向量序列。
self.encoder1 = nn.Embedding(MAX_OCTREE_LEVEL+1, 6)
这段代码的作用是构建一个Embedding层,其中MAX_OCTREE_LEVEL表示八叉树的最大深度(层数),6表示嵌入向量的维度。Embedding层用于将输入的八叉树深度转换为嵌入向量序列,其中每个深度被转换为一个固定大小的向量表示,以便模型能够对输入序列进行处理。self.encoder1表示构建的Embedding层,可以用于将八叉树深度转换为嵌入向量序列。