nn.Embedding.from_pretrained(weight) 是什么意思 其中weight是一个tensor向量

`nn.Embedding.from_pretrained(weight)` 是一个 PyTorch 的函数，用于创建一个 Embedding 层。它需要一个权重矩阵作为参数，这个权重矩阵可以是预训练好的词向量矩阵或者其他的嵌入向量矩阵。这个函数会将权重矩阵作为参数传入到 Embedding 层中，并返回这个 Embedding 层的实例。

具体来说，`weight` 是一个形状为 `(vocab_size, embedding_dim)` 的张量，其中 `vocab_size` 是词汇表大小，`embedding_dim` 是每个单词的嵌入维度。这个张量中的每一行都是一个单词的嵌入向量。`nn.Embedding.from_pretrained(weight)` 函数会将这个权重矩阵作为参数传递给 Embedding 层，并返回这个 Embedding 层的实例。这个实例可以被用于后续的模型构建和训练中。

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class RotatE_AutoNeg(nn.Module): def __init__(self, nentity, nrelation, hidden_dim, gamma): super(RotatE_AutoNeg, self).__init__() self.nentity = nentity self.nrelation = nrelation self.hidden_dim = hidden_dim self.gamma = gamma self.embedding_range = nn.Parameter( torch.Tensor([(self.gamma + 2.0) / (self.hidden_dim * 2)]), requires_grad=False) # 计算初始化范围 self.entity_emb = nn.Embedding(self.nentity, self.hidden_dim) # 设置维度 self.relation_emb = nn.Parameter(torch.Tensor(self.nrelation, self.hidden_dim)) # 实体初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.entity_emb.weight.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() ) # 关系初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.relation_emb.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() )解释

这是一个基于PyTorch的RotatE_AutoNeg模型的定义。具体来说，这个模型包含以下几个部分：

- nentity：知识图谱中实体的数量
- nrelation：知识图谱中关系的数量
- hidden_dim：实体和关系向量的维度
- gamma：损失函数中的超参数
- embedding_range：初始化向量的范围
- entity_emb：实体嵌入矩阵，用于将实体映射到向量空间
- relation_emb：关系嵌入矩阵，用于将关系映射到向量空间

具体地，这个模型使用了PyTorch中的Embedding层来初始化实体向量，使用了Tensor对象来初始化关系向量。在初始化时，实体向量服从（a,b）的均匀分布，其中a和b分别为负的embedding_range.item()和正的embedding_range.item()。关系向量同理。通过这种初始化方式，可以将实体和关系向量随机初始化在一个较小的范围内，从而可以更容易地收敛到最优解。

nn.embedding()

`nn.Embedding()`是PyTorch库中的一个层，用于将输入的离散标识符（通常是单词ID）映射到连续的向量空间。这个层的主要目的是将文本序列转换为固定长度的密集向量，以便于神经网络处理。

**维度设置**：
- `nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)`参数中，`num_embeddings`代表词汇表大小，即可能的不同词或标识符的数量，而`embedding_dim`（隐藏维度）定义了每个词向量的维数。将维度设置为此形式的原因是，每个词会有一个独立的嵌入向量，这些向量的维度控制着模型能够捕捉到的语义信息的复杂度。

**工作原理**：
- 输入通常是一个长序列的整数数组，比如 `[batch_size, sequence_length]` 形式，其中每个元素对应一个词汇表中的索引。
- 当调用`embedding(input)`时，它会对每个索引应用预训练的或随机初始化的权重矩阵（`Embedding.weight`），生成相应词向量。这个权重矩阵的形状是`(num_embeddings, embedding_dim)`。
- 返回的是一个二维张量，其形状为 `[batch_size, sequence_length, embedding_dim]`，每一行都是一个句子的词向量序列。

**示例**：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个嵌入层，9种可能的词（索引从0开始），每个词向量有3个维度
embedding = nn.Embedding(9, 3)

# 假设我们有两组输入，每组4个词的索引
input = torch.LongTensor([[1, 2, 4, 5], [4, 3, 2, 1]])

# 应用嵌入层
a = embedding(input)
print(a.shape)  # 输出：(2, 4, 3)，因为是两个样本，每个样本有4个词，每个词有3维向量