Embedding层作用是什么，不加他如何

Embedding层是深度学习模型中常用的一种层，主要用于将高维度的离散数据（例如单词、ID等）映射到低维度的连续向量空间中，以便于模型对其进行处理。它可以将离散的数据转换为连续的向量表示，这些向量可以作为模型的输入。

在自然语言处理领域中，Embedding层通常用于将单词或字符等离散数据转换为低维度的向量表示，这些向量可以用于训练文本分类、语言模型、机器翻译等任务。在图像处理领域中，Embedding层也可以用于将图像的标签或其他离散数据转换为向量表示，以便于模型的训练和预测。

如果不使用Embedding层，我们需要手动将每个离散数据（例如单词或字符）转换为向量表示。这种方法通常会导致向量维度过高，难以处理，而且不同的数据之间也难以进行有效的比较和计算。因此，使用Embedding层可以大幅简化模型的设计和训练过程，并且可以提高模型的准确性和效率。