nn.embding()使用注意点

最新推荐文章于 2025-05-13 15:28:55 发布
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分类专栏： pytorch
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104752736
版权
Word Embedding与Word2Vec
白马负金羁
09-05 4万+
词嵌入（Word Embedding）是NLP中的一个重要话题。随着深度学习的兴起，研究人员开始设计基于神经网络的词嵌入方法，其中最为重要，也是当前最流行的Word Embedding方法就是Tomas Mikolov在谷歌工作时发明的Word2Vec方法，同时谷歌还开源了Word2Vec这个工具箱的源码。gensim在原有的基于C语言的Word2Vec工具箱之上进行了封装，使其能够在Python中更加轻松地被调用
Keras实现Embding编码
qq_30895747的博客
04-24 590
上面的one-hot把每一个单词映射成一个整数，但实际上这个整数就表示了50维向量中 1 所在的索引位置，用整数显示是为了更好理解和表示，而实际在网络中，它的形式可以理解为如下图（下面相当于one-hot向量为5维，输出embedding向量为3维）右边的神经元为one-hot输入，左边为得到的embedding表示，图中1所对应的红线权重就是该单词对应的词向量，这一层神经元只能作为第一层嵌入，是没有偏置和激活函数的，它也可以被理解为如下的一个矩阵相乘，输出就是该单词的词向量。然后词向量再输入到下一层。
关于Embedding 操作的理解
weixin_39548654的博客
12-14 4978
1. 什么是embedding embedding的本质是用一个较低维度的向量来代替较高维度的原始特征。在推荐系统中，原始向量往往会用超高维的稀疏one-hot向量来表示，使用embedding可以用较低的维度（即embedding size）来表示高维稀疏的特征，方便进行后续的模型训练。 2. 如何实现 如图所示，embedding的操作可以视为一个全连接层，​u\boldsymbol uu是...
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应用详解
最新发布
二爷的博客
05-13 663
PyTorch中的nn.Embedding模块是一种用于实现词嵌入的工具，能够将离散的词汇或符号映射到连续的向量空间，从而捕捉词汇之间的语义关系。nn.Embedding本质上是一个参数化的查找表，通过训练更新嵌入向量以优化模型性能。它在自然语言处理任务中广泛应用，如文本分类，通过将单词转换为嵌入向量，提升模型的泛化能力和计算效率。此外，虽然nn.Embedding主要用于文本处理，但在某些图像处理任务中也可用于映射像素值到高维空间。通过示例代码展示了如何在PyTorch中使用nn.Embedding进行文
nn.embedding函数详解(pytorch)
weixin_38252409的博客
11-06 7453
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。
torch.nn.embedding()大致使用方法
12-20
碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记 将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在GRU等模型的输入中，可以认为是input_size）。假设当前词汇表中一共有V个不同的词，则可以定义如下形式： 假设当前词汇表中有4个不同的单词，则V=4 import torch import torch.nn as nn embed=nn.Embedding(4,embed_dim) x=torch.LongTensor([[0,1,2],[3,2,1]])#B,seq_length x_embed=embed(x) pri
embedding层_经常提到的Embedding层有什么用？
weixin_39984952的博客
11-30 882
技术前沿作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码...
DeepFM： Deep+FM的pytorch实现
zhao254014的博客
09-01 2836
DeepFM的运算过程也比较简单， 左边的FM和右边的DNN共享相同的Embedding层的输入， 左侧的FM对不同特征域的Embedding进行了两两交叉（这里的Embedding向量当成了原FM的特征隐向量）， 右边的DNN对特征Embedding进行了深度交叉， 最后将FM的输出与Deep部分的输出一起送入最后的输出层，参与最后的目标拟合
Transformer模型学习笔记
valleria的博客
01-14 2886
Transformer模型学习笔记前言回顾参考资料解读1. High-level的看一下,transformer大致是个什么样子2.详细看下, 具体结构,以及输入都长什么样3.self-attention层4.多头机制 Multi-head5.输入语句中词的顺序(Positional Encoding)6.剩余东西7.解码器(Decoder)8.最后输出层 前言 Google研究菌曰: 在tran...
Improved Diffusion代码
weixin_45622568的博客
02-02 580
L0是x1和x0的条件分布，‘在图像中可以认为是自然函数；在0~T之间时刻的Lt-1就是后验分布与我们预测的分布之间的KL散度；一开始T时刻的LT不参与网络的优化，但是可以当作评估指标；attention-based UNet ：input blocks（编码器）、mid blocks（中间部分，不改变通道数，不改变空间结构）、output blocks（解码器）
《 MultiGrain: a unified image embedding for classes and instances》论文阅读笔记
qq_34583607的博客
02-27 2074
《 MultiGrain: a unified image embedding for classes and instances》论文阅读笔记1 简介2 相关工作3 结构设计3.1 空间池化操作3.2 训练目标3.3 使用数据增强的batch训练3.4 白化3.5 输入大小4 实验和结果4.1 实验设置训练设置4.2 使用不同分辨率的图像，找最佳的P*值4.3 损失函数 λ的影响4.4分类结果4...
大模型入门：Embedding模型概念、源码分析和使用示例
2301_81940605的博客
11-16 1万+
本篇对嵌入模型的概念、Spring AI 框架对支持嵌入模型的设计，并对其源码进行分析，最后对API接口进行使用。
【文本特征表征（1）】什么是embedding（把物体编码为一个低维稠密向量）pytorch中nn.Embedding原理及使用，大模型的LMAS.Embedding原理及使用
Hali_Botebie的博客
06-15 1万+
使embedding空前流行的“word2vec”到了深度学习时代，我们一定会首先想到 2013 年的 Word2Vec——没错，句子是由词构成的，有了词向量，句子向量自然而然呼之欲出了。直觉看，直接对每个词的向量拼接、求和、逐元素相乘、取平均值或最大值，得到的向量都可以表示为句子向量。当然，这里面也有一些花样，比如加权重求和：权重可以根据词性、句法结构等设定一个固定值，然后对每个位置的词向量乘权重再求和；权重也可以根据输入向量来，输出向量的_每个元素_都根据输入元素向量进行加权求和。
一文带你了解基于大模型的Agent
pythonhy的博客
06-13 624
在智能体技术的实现上，尤其是在基于大型语言模型（LLM）的智能体构建中，LLM在智能体的智能化中扮演着至关重要的角色。
神经网络算法：一文搞懂 Embedding（嵌入）
2401_84033492的博客
04-02 5487
本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，带您一文搞懂Embedding（嵌入）。
Embedding
m0_58351439的博客
03-10 1767
目标：学习相关算法，增加对词嵌入的理解。如one-hot(二进制)、word2vec(预测单词上下文)、fastText、glove(全局词频统计)等embdding，嵌入，向量或向量表示技术，把离散的高维映射到低维的连续向量空间。
【AI大模型】Embedding模型解析 文本向量知识库的构建和相似度检索
大数据小禅的博客
05-23 2352
在大模型中，"embedding"指的是将某种类型的输入数据（如文本、图像、声音等）转换成一个稠密的数值向量的过程。这些向量通常包含较多维度，每一个维度代表输入数据的某种抽象特征或属性。Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式，使得计算机能够更有效地处理和学习文本Embedding在自然语言处理（NLP）中，文本embedding是一个常见的概念。是将文字或短语转换成数值向量的过程。这些向量捕捉了单词的语义特征，例如意义、上下文关系等。
nn.Embedding()参数的理解
weixin_38257276的博客
02-27 6817
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/
nn.Sequential和nn.module
03-29
<think>嗯，用户想了解PyTorch中nn.Sequential和nn.Module的区别及用法。首先，我需要回忆这两个模块的基本概念。nn.Module是PyTorch中所有神经网络模块的基类，用户自定义的模型都需要继承它。而nn.Sequential是一个容器，可以按顺序包装多个层。 然后，区别方面，应该从结构、使用场景、灵活性等方面展开。比如，nn.Sequential适合简单的线性堆叠，而nn.Module更适合复杂的结构，比如分支或者需要自定义forward逻辑的情况。引用中的例子显示，nn.Sequential可以直接按顺序添加层，甚至用OrderedDict来命名，而nn.ModuleList则更适合需要动态操作的模块列表。 接下来，用户可能需要具体的用法示例。比如，用nn.Sequential构建一个简单的CNN，而用nn.Module构建一个带有跳跃连接的模型。这时候需要参考引用中的代码示例，比如引用3和4中的Sequential用法，以及引用1提到的ModuleList和Sequential的区别。 还要注意两者的嵌套使用，比如在nn.Module内部使用多个nn.Sequential来组织子模块。同时，性能方面可能没有太大差异，但代码结构会更清晰。 用户可能的应用场景，比如快速搭建简单网络用Sequential，复杂结构用Module。另外，注意事项中提到Sequential需要严格顺序，而Module更灵活，但需要手动定义forward。 最后，生成相关问题的时候，要覆盖两者的比较、适用情况、嵌套使用、选择依据和性能影响等方面，帮助用户深入理解。</think>### PyTorch中`nn.Sequential`与`nn.Module`的区别及用法解析 #### 一、核心区别 1. **功能定位** - `nn.Module`是PyTorch中所有神经网络模块的**基类**，所有自定义模型必须继承它，并实现`forward`方法[^1][^3]。 - `nn.Sequential`是`nn.Module`的**子类**，专门用于**顺序堆叠多个模块**的容器，无需手动定义`forward`方法[^4]。 2. **灵活性** - `nn.Module`支持**任意网络结构**（如分支、循环、条件判断），可自由定义参数和子模块。 - `nn.Sequential`仅适用于**严格线性堆叠**的结构，例如：$Layer_1 \to Layer_2 \to \dots \to Layer_n$[^4]。 #### 二、典型用法对比 ##### 1. `nn.Sequential`的用法 ```python import torch.nn as nn # 直接堆叠模块（自动命名） model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) ) # 使用OrderedDict命名模块 from collections import OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('fc1', nn.Linear(784, 256)), ('act', nn.ReLU()), ('fc2', nn.Linear(256, 10)) ])) ``` - **适用场景**：快速搭建简单网络（如全连接网络、线性CNN）[^4]。 ##### 2. `nn.Module`的用法 ```python class CustomModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 256) self.act = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(256, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) return self.fc2(x) ``` - **优势**：支持复杂逻辑（如残差连接、分支结构）： ```python class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc = nn.Linear(256, 256) self.act = nn.ReLU() def forward(self, x): return x + self.act(self.fc(x)) # 残差连接 ``` #### 三、嵌套使用 1. **`nn.Sequential`嵌套在`nn.Module`中** ```python class ComplexModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2) ) self.classifier = nn.Linear(64*14*14, 10) ``` 2. **`nn.ModuleList`与`nn.Sequential`的配合** - `nn.ModuleList`用于动态管理子模块（如循环中创建层），而`nn.Sequential`直接定义执行顺序： ```python class DynamicModel(nn.Module): def __init__(self, layers): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList([nn.Linear(10,10) for _ in range(layers)]) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) return x ``` #### 四、性能与注意事项 1. **性能差异** - 两者在计算效率上无本质区别，最终都会被编译为计算图。 2. **使用建议** - 优先选择`nn.Sequential`：当网络结构为简单线性堆叠时（代码更简洁）。 - 必须使用`nn.Module`：需要自定义`forward`逻辑或包含复杂结构时。
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