关于Embedding的两种实现方式_embedding field-优快云博客

言简意赅

假设现在有一段话：“我爱你中国”，在训练入模的时候，常用的方法分别有：onehot、embedding、hash，如果词表很大、特征很多，那么onehot之后会极其稀疏，hash也会有一定的hash冲突，所以这其中emb是最常用的方法。

我们希望，通过一个向量去表征每一个词，以“我爱你中国”为例，将其映射成为一个二维矩阵，矩阵的维度即（词表大小，emb维度）。

在这里插入图片描述

对于结构化数据而言，假设我们现在有2个特征分别为“性别”、“设备品牌”，这里规范下概念方便代码实现，如下图：

一个类别特征对应一个Field，但是对应多个Feature：

所以按照上面的例子，field有两个，分别为“性别”、“设备品牌”，假设性别有男女2个，设备品牌有3个，它们则分别对应着feature，即特征值。按照emb的方式，我们需要对每一个feature都去学习一个向量表征。

下面方法均以此例为基础讲解

x1、x2分别代表“性别”、“设备品牌”，为特征域field
经过编码后特征值分别为2个、3个，即0 1、0 1 2
batch_size = 3
emb_dim = 10

在这里插入图片描述

方式一

推荐使用方式二

思路：对于每一个特征field定义一个emb向量，然后进行拼接。

1.定义每个特征field的词表大小，即有多少个特征值；
2.为每一个特征field定义一个emb向量；
3.拼接每个特征的emb向量。

'''   用于 spare field embedding   '''
def sparseFeature(feat, vocabulary_size, embed_dim):
    return {'spare': feat, 'vocabulary_size': vocabulary_size, 'embed_dim': embed_dim}

# 每个特征field的词表大小，即有多少个特征值
spare_feature_columns = [sparseFeature(x, data[x].max() + 1, emb_dim) for x in ['x1', 'x2']]
print('spare_feature_columns: ', spare_feature_columns)

# 为每一个特征field定义一个emb向量
embedding_layer = nn.ModuleDict({'embed_layer{}'.format(i): nn.Embedding(feat['vocabulary_size'], feat['embed_dim'])
                                 for i, feat in enumerate(spare_feature_columns)})
# 初始化权重
for i in range(len(spare_feature_columns)):    
    torch.nn.init.xavier_uniform_(embedding_layer['embed_layer{}'.format(i)].weight.data)

print('embedding_layer: ', embedding_layer)    

tensor = tensor.long()  # 转成long类型才能作为nn.embedding的输入
# 拼接每个特征的emb向量
sparse_emb = torch.cat([embedding_layer['embed_layer{}'.format(i)](tensor[:, i])
                          for i in range(tensor.shape[1])], dim=1)
                          
print(sparse_emb.shape)
print(sparse_emb)

'''spare_feature_columns:  [{'spare': 'x1', 'vocabulary_size': 2, 'embed_dim': 10}, {'spare': 'x2', 'vocabulary_size': 3, 'embed_dim': 10}]

embedding_layer:  ModuleDict(
  (embed_layer0): Embedding(2, 10)  
  (embed_layer1): Embedding(3, 10)
)

torch.Size([3, 20])

tensor([[ 0.4941,  0.3774, -0.5872, -0.5937,  0.6413, -0.6516,  0.6855, -0.2272, 
          0.3905, -0.5630, -0.0726,  0.6481,  0.0143,  0.0614,  0.0460, -0.2215,         
         -0.6515,  0.0103, -0.4000,  0.5353],        
        [ 0.4941,  0.3774, -0.5872, -0.5937,  0.6413, -0.6516,  0.6855, -0.2272,         
          0.3905, -0.5630,  0.5236,  0.3958, -0.1983,  0.4128, -0.0349, -0.5609,          
          0.4050, -0.4603,  0.3048, -0.6483],        
        [-0.2146, -0.4806,  0.2180,  0.3497,  0.1291,  -0.4531, -0.6532,  0.2385,          
          0.3290, -0.7043,  0.1372, -0.1554,  0.0272, -0.4285, -0.2797, -0.0988,          
          0.2602,  0.6084,  0.0169,  0.0712]])
'''

方式二

这个是比较推荐的方式，并且经过实践这个方式比第一种方式效果还要好。

在这里插入图片描述

所以offsets的作用其实就是找到每个特征值的emb向量。

所以思路为：获取每个特征的特征值，创建对应的offsets，再将两者相加，然后emb

1.获取每个特征的特征值；
2.定义offsets；
3.创建emb。

在这里插入图片描述

以DNN为例两种方式全部demo代码

https://wangguisen.blog.youkuaiyun.com/article/details/125928623

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

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一、AGI大模型系统学习路线

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二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

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