self.embedding = nn.Embedding(sum(self.token_field_dims), self.emb_dim)
时间: 2024-04-29 09:19:57 浏览: 28
这行代码创建了一个 PyTorch 的嵌入层 `self.embedding`,其输入大小为所有输入特征的不同取值的数量的总和,即 `sum(self.token_field_dims)`,输出大小为嵌入向量的维度,即 `self.emb_dim`。嵌入层的作用是将输入特征中的每个离散取值映射为一个连续的、低维的嵌入向量。在模型训练和推理过程中,嵌入层的权重会被学习,以最小化模型的损失函数。在这里,我们使用 PyTorch 中的 `nn.Embedding` 类来创建嵌入层。
相关问题
super(Net, self).__init__() self.params = params self.embedding = nn.Embedding(params.num_class, params.embedding_dim)
这是一个 Python 类的构造函数,用于初始化该类的实例对象。在这个类中,首先调用了父类(即 nn.Module)的构造函数以初始化该类的基本属性。接着将传入的参数(params)赋值给该类的一个属性(self.params),以便在后续方法中使用。然后使用 PyTorch 中的 nn.Embedding 方法创建一个 Embedding 层,该层将输入的数字(即类别)转换为对应的向量表示。其中,params.num_class 表示类别数,params.embedding_dim 表示每个向量的维度。
请问这句话什么意思self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
这句话的意思是在当前类的初始化方法中,创建一个名为"embedding"的属性,并将其赋值为一个大小为vocab_size x embed_size的nn.Embedding对象。Embedding层是深度学习中常用的一种层,用于将离散的词语或符号(如单词、字母等)映射到实数向量空间中的连续向量表示,以便于神经网络对文本数据进行处理。具体来说,这个Embedding层的输入是一个整数序列(代表词语或符号的索引),输出是由对应的实数向量组成的矩阵,在模型训练过程中,这些实数向量会不断被调整以最小化损失函数,以达到更好的文本表示效果。