pytorch的nn.Embedding的原理

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，它用于将整数索引转换为密集向量。该模块通常用于自然语言处理和推荐系统中，其中每个单词或者每个项目都可以用一个整数来表示。Embedding层可以将这些整数转换为密集向量，使得这些向量可以作为神经网络的输入。下面是nn.Embedding的原理：

当我们使用nn.Embedding时，我们需要指定输入数据的大小，即单词或者项目的数量以及每个单词或者项目的维度。在模型训练时，我们可以将输入数据中的整数索引传递给Embedding层。Embedding层会根据这些整数索引查找对应的密集向量，并将这些密集向量作为神经网络的输入。

在实现过程中，Embedding层通常使用一个矩阵来存储所有的单词或者项目的密集向量。该矩阵的大小为 [单词或项目的数量, 每个单词或项目的维度]。当我们传递一个整数索引时，Embedding层会查找该索引对应的行，并将该行作为神经网络的输入。

例如，假设我们有一个大小为[10000, 300]的Embedding矩阵，其中10000是单词或项目的数量，300是每个单词或项目的维度。如果我们想将一个大小为[32, 10]的整数张量传递给Embedding层，其中32是批次大小，10是序列长度。则Embedding层会查找每个整数索引对应的行，并将这些行拼接成一个大小为[32, 10, 300]的张量，作为神经网络的输入。