torch.embedding

torch.embedding是PyTorch库中的一个模块，用于实现嵌入层（Embedding Layer）。嵌入层用于将高维稀疏的离散输入（如单词或类别）映射到低维稠密的连续向量表示。它常用于自然语言处理（NLP）任务中，用于将单词或字符转换为向量表示。

嵌入层由一个可学习的权重矩阵组成，每行对应一个离散输入的嵌入向量。该权重矩阵的维度是（num_embeddings，embedding_dim），其中num_embeddings表示离散输入的总数，embedding_dim表示每个嵌入向量的维度。

在使用torch.embedding时，你需要通过torch.nn.Embedding类实例化一个嵌入层对象。然后，你可以使用该对象对输入进行嵌入操作，将离散输入转换为对应的嵌入向量。

例如，可以使用以下代码创建一个嵌入层对象并对一个离散输入进行嵌入操作：

import torch

# 创建嵌入层对象
embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)

# 输入数据
input_data = torch.tensor([1, 2, 3])

# 进行嵌入操作
embedded_data = embedding(input_data)

上述代码中，num_embeddings表示离散输入的总数，embedding_dim表示每个嵌入向量的维度。input_data是一个包含离散输入的张量。通过调用embedding对象并传入input_data，可以得到对应的嵌入向量embedded_data。

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