self.embeddings什么意思
时间: 2024-05-28 11:13:12 浏览: 16
`self.embeddings` 是在 PyTorch 中用于保存模型中的嵌入层的变量。嵌入层是一种常用于自然语言处理任务的神经网络层,它将离散的词汇或符号表示为连续的向量空间中的向量。这种表示方式可以更好地捕捉词汇之间的语义关系,有利于实现各种自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。在模型的前向传递过程中,输入数据会先通过嵌入层进行编码,然后再输入到后续的神经网络层中进行处理。 `self.embeddings` 变量包含了嵌入层所需的权重参数,也就是词汇表中每个词对应的向量表示。
相关问题
class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思
这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构,其中:
- `vocab_size` 是词汇表的大小。
- `embd_size` 是词向量的维度。
- `context_size` 是上下文窗口的大小。
- `hidden_size` 是隐藏层的大小。
- `nn.Embedding(vocab_size, embd_size)` 定义了一个词向量嵌入层,用于将输入的词汇索引转换为对应的词向量。
- `nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size)` 定义了一个线性层,用于将多个词向量拼接成一个输入向量,并将其映射到隐藏层。
- `nn.Linear(hidden_size, vocab_size)` 定义了一个线性层,用于将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布。
- `forward` 方法定义了模型的前向传播过程,其中:
- `inputs` 是一个输入的上下文词汇索引列表,大小为 `(2*context_size,)`。
- `embedded` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量,并拼接成一个输入向量,大小为 `(1, 2*context_size*embd_size)`。
- `hid` 是将输入向量映射到隐藏层,并应用激活函数得到的隐藏层输出,大小为 `(1, hidden_size)`。
- `out` 是将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布,大小为 `(1, vocab_size)`。
- `log_probs` 是将预测的词汇概率分布应用 softmax 函数,并取对数得到的预测结果,大小为 `(1, vocab_size)`。
- `extract` 方法定义了从 CBOW 模型中提取词向量的操作,其中:
- `inputs` 是一个输入的词汇索引列表,大小为 `(2*context_size,)`。
- `embeds` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量,大小为 `(2*context_size, embd_size)`。
这个 CBOW 模型可以用于训练机器学习模型,使得模型能够根据上下文预测目标词汇,或者用于提取词汇的词向量表示。
def forward(self, inputs): embeds = sum(self.embeddings(inputs)).view(1,-1) out = self.linear1(embeds) out = self.activation_function1(out) out = self.linear2(out) out = self.activation_function2(out) return out
这段代码定义了CBOW模型的前向传播过程。在这个过程中,输入的单词索引被传递给模型的forward方法。
首先,输入单词索引通过self.embeddings进行词向量的查找,得到一个嵌入矩阵embeds。这里使用了sum函数将上下文单词的词向量进行求和,得到一个综合的表示。然后,通过view函数将得到的嵌入矩阵reshape为一个大小为(1, -1)的向量。
接下来,将embeds传递给self.linear1进行线性变换,得到一个隐藏层的输出out。然后,通过self.activation_function1进行非线性变换(这里使用了ReLU激活函数)。
接着,将隐藏层的输出out传递给self.linear2进行线性变换,得到最终的预测结果out。最后,通过self.activation_function2进行归一化(这里使用了LogSoftmax函数)。
最终,返回预测结果out作为模型的输出。
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