torch nn.Embedding 参数

最新推荐文章于 2025-04-03 18:30:16 发布
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文章标签： embedding 机器学习 人工智能
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本文解释了在自然语言处理中，词表中的词数量（vocabulary_size，通常很大，如5000个词）和词嵌入的隐藏维度（hidden_size）的重要性，它们决定了词在向量化过程中的表示维度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

nn.embedding(m,n)

m:代表的是词表中词的数量，一般是一个比较大的数字，词表如果是5000就m=5000，用vocabulary_size表述似乎更合适

n: hidden_size,词嵌入维度，就是词在向量化之后用多少维的向量进行表示  

torch再次入门之重出江湖torch.nn.Embedding
NLP与推荐算法
08-25 1001
嗨各位大佬好，之前初步了解了torch的东西，但不够深入，这次有机会再次学习。 源于一个推荐方面的Chorus，自搜可得。 torch.nn.Embedding 一个简单的存储固定字典和size的查找表，输入是索引的list，输出是相应的词嵌入。 Args: | num_embeddings (int): size of the dictionary of embeddings | embedding_dim (int): the size of each embedd
torch.nn.Embedding()详解
weixin_43421371的博客
05-04 8006
PyTorch中的Embedding Layer 一、语法格式 torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None) 1、参数说明 （1）num_embeddings(int）：语料
nn.embedding函数详解(pytorch)
weixin_38252409的博客
11-06 7358
最近发现prompt工程(如sam模型)，也有transform的detr模型等都使用了nn.Embedding函数，对points、boxes或learn query进行编码或解码。因此，我想写一篇文章作为记录，本想简单对其 介绍，但写着写着就想把所有与它相关东西作为记录。本文章探讨了nn.Embedding参数、使用方法、模型训练与预测的变化，并附有列子源码作为支撑 ，呈现一个较为完善的理解内容。
PyTorch嵌入层(nn.Embedding)
weixin_67251822的博客
04-03 893
这个核心属性外，还有其他属性和方法。掌握这些属性和方法后，你可以更灵活地操作嵌入层！在 PyTorch 中，
nn.Embedding参数说明
Coding
10-23 5021
CLASStorch.nn.Embedding(num_embeddings: int,embedding_dim: int,padding_idx: Optional[int] = None,max_norm: Optional[float] = None,norm_type: float = 2.0,scale_grad_by_freq: bool = False,sparse: bool = False,_weight: Optional[torch.Tensor] = None)[SO...
深度学习：pytorch nn.Embedding详解
热门推荐
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
09-18 3万+
nn.Embedding是PyTorch中的一个常用模块，其主要作用是将输入的整数序列转换为密集向量表示。在自然语言处理（NLP）任务中，可以将每个单词表示成一个向量，从而方便进行下一步的计算和处理。
PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例
weixin_44144773的博客
02-04 1万+
PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例、简单生成词嵌入的方法
torch.nn.embedding()大致使用方法
12-20
`torch.nn.Embedding()` 是 PyTorch 库中的一个核心模块，用于处理序列数据中的词嵌入。在自然语言处理（NLP）任务中，它是一个非常关键的组件，能够将离散的词汇表（通常是整数）转换为连续的向量表示。这些向量...
torch.nn.Embedding模块介绍
qq_27390023的博客
12-29 1027
是 PyTorch 中的一个嵌入层模块，用于将离散的整数索引（如单词或标记的 ID）映射到连续的密集向量空间中。常用于自然语言处理（NLP）中的词嵌入，但也适用于任何需要将类别数据转换为密集向量表示的场景。
PyTorch torch.nn.Embedding类介绍
qq_27390023的博客
10-19 1066
嵌入矩阵中嵌入向量的总数，通常等于输入的词汇量或类别数量。例如，如果你有 1000 个不同的单词，则应设为 1000。: 每个嵌入向量的维度。例如，你希望每个单词被表示成 50 维的向量，则设置。: （可选）指定输入中用于填充的索引。如果输入包含填充索引，该索引对应的嵌入向量会被初始化为 0 且不会被训练更新。max_norm: （可选）如果设置，该参数会使得每个嵌入向量的范数不超过max_norm，从而强制嵌入向量有固定的范围。norm_type: 用于max_norm。
torch.nn.Embedding()参数讲解
LIYUO94的博客
11-14 2845
nn.Embedding(26, self.dim,padding_idx=0) num_embeddings：表示词典中词的数量 embedding_dim：表示每个词对应的向量维度 import torch import torch.nn as nn embed = nn.Embedding(10, 3, padding_idx=0) # padding_idx 默认是0 # 最终向量中的值为0的继续嵌入为0，如果设置为3的话，那么向量中值为3的位置的向量也将嵌入为0 embed.weight
【python函数】torch.nn.Embedding函数用法图解
风巽·剑染春水的博客
09-20 9262
相比于One-hot编码，Embedding方式更方便计算，nn.embedding就相当于一个词典嵌入表。
torch.nn.Embedding参数详解-之-num_embeddings,embedding_dim
wen_ding的博客
10-23 2126
torch.nn.Embedding参数详解 num_embeddings, num_embeddings
详细介绍pytorch中的nn.Embedding()
拒绝任何因懒惰而生的省略号
09-13 1万+
num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸，比如总共出现5000个词，那就输入5000。此时index为（0-4999） embedding_dim (python:int) – 嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。 padding_idx (python:int, optional) – 填充id，比如，输入长度为100，但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用统一的数字填充，而这里就是指定这个数字，这样，网络在遇到填充id时，就不会计算其与其它符号的相关性。（初始.
torch.nn.embedding的介绍和用法
xw555666的博客
02-24 2828
nn.Embedding是 PyTorch 中的一个神经网络层，它主要用于将离散的、高维的数据（如词索引）转换为连续的、低维的空间中的稠密向量表示。在自然语言处理（NLP）中，这个层通常用于实现词嵌入（Word Embeddings），即将每个单词映射到一个固定长度的向量上，使得具有相似语义的单词在向量空间中距离相近。
nn.Embedding()参数的理解
weixin_38257276的博客
02-27 6807
nn.Embedding() 最近在学习transformers框架，在阅读代码的时候对nn.Embedding()不是很理解，于是做了点实验来帮助自己理解加深记忆。应该很浅显移易懂了。 原来的代码是这样的： self.src_word_emb = nn.Embedding(n_src_vocab, d_word_vec, padding_idx=pad_idx) nn.Embedding()官网的定义可以参考： https://pytorch.org/docs/1.5.1/_modules/torch/
【Pytorch：nn.Embedding】简介以及使用方法：用于生成固定数量的具有指定维度的嵌入向量embedding vector
m0_48086806的博客
08-11 2519
【Pytorch：nn.Embedding】简介以及使用方法：用于生成固定数量的具有指定维度的嵌入向量embedding vector
nn.Embedding 理解及其参数 padding_idx含义
Carl_changxin的博客
03-03 690
误区文章：https://blog.csdn.net/weixin_38257276/article/details/114195454。看到一些文章对Embedding层理解上存在误区，故贡献一点自己的想法。
nn.Embedding使用
HJ_blog
12-13 1629
nn.Embedding词向量化
torch.nn.Embedding的功能
最新发布
04-09
print(output_embedding.shape) # 输出应为 [2, 4, 3], 即 batch * seq_len * embed_dim ``` 上述脚本展示了怎样初始化一个具有特定词汇规模和嵌入维度的 Embedding 层，并演示了其基本调用方式。注意这里生成了一...
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