本文详细解析了Pytorch中Embedding层的参数设置，特别是num_embeddings参数的正确使用方法，强调其应设为词汇表大小加一，而非直接等于词汇表大小。同时，文章分享了在GPU环境下定位代码错误的技巧，建议在CPU模式下进行错误排查。
Pytorch错误定位：
跑代码时出现了以上错误，发现embedding的向量字典个数设置小于实际的类别数。
另外，使用GPU时对于代码错误的定位是有误的，需要在cpu模式下找到实际的错误定位。
首先看下Embedding层的参数，num_embeddings要设置成字典的大小，但是要记住，一定是vocab_size + 1，而不是vocab_size，即要设置为字典大小+1。参考：https://blog.youkuaiyun.com/Geek_of_优快云/article/details/86527107
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