torch.nn.Embedding理解

最新推荐文章于 2025-06-27 10:33:45 发布
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分类专栏： 深度学习 编程 文章标签： torch.nn.Embedding
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tommorrow12/article/details/80896331
本文介绍了 PyTorch 中的 Embedding 层，它是一个用于存储词嵌入的简单查找表。文章解释了如何使用该层根据词汇索引获取对应的词向量，并讨论了其在自然语言处理任务中的应用。

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

Pytorch（0.3.1）官网的解释是：一个保存了固定字典和大小的简单查找表。这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们。模块的输入是一个下标的列表，输出是对应的词嵌入。

torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False)

个人理解：这是一个矩阵类，里面初始化了一个随机矩阵，矩阵的长是字典的大小，宽是用来表示字典中每个元素的属性向量，向量的维度根据你想要表示的元素的复杂度而定。类实例化之后可以根据字典中元素的下标来查找元素对应的向量。

输入下标0，输出就是embeds矩阵中第0行。

放代码：

调试过程的参数：

用途：用作自然语言处理中作用很大

而对于一个词，我们自己去想它的属性不是很困难吗，所以这个时候就可以交给神经网络了，我们只需要定义我们想要的维度，比如100，然后通过神经网络去学习它的每一个属性的大小，而我们并不用关心到底这个属性代表着什么，我们只需要知道词向量的夹角越小，表示他们之间的语义更加接近

参考网址：https://my.oschina.net/earnp/blog/1113896

http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/

PyTorch torch.nn.Embedding类介绍
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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模块介绍
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12-29 1045
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。
torch.nn.Embedding
weixin_56915683的博客
09-03 307
详见 官方文档 class 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, device=None, dtype=None) torch.nn.Embedding 作用 是一个简单的查找表，用于 存储固定字典 和 大小 的嵌入 该模块通常用于存储词.
【Torch】nn.Embedding算法详解
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06-27 916
是 PyTorch 中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词 ID、实体 ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为的权重矩阵，实现高效的“索引 → 向量”转换。
torch.nn.embedding()
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08-19 4461
作者：top_小酱油 链接：https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890 来源：简书 内容：上述是以RNN为基础解析的 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) 意义 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表
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经常用来存储单词embedding，使用对应indices进行检索对应的embedding。从上面的官方参数看：输入（最重要的还是前三个参数）：输出：[规整后的句子长度，样本个数（batch_size）,词向量维度]注： 独热编码向量：维度会太高、向量系数、硬编码。 通过embedding将向量编码为低维、稠密的向量（从data中学习）。 的shape，注意是会多添加一个维度： 一个1乘4维度矩阵传入10乘3的nn.embedding中，然后得到1乘4乘3矩阵： 对应的结果如下，可以看到分别检索出对应的第
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torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口 torch.nn构建与autograd之上，可以用来定义和运行神经网络 介绍一下四大库：torch.nn.modules、torch.nn.functional、torch.nn.parameter、torch.nn.Sequential torch.nn.modules ************torch.nn.modules************* torch.nn.MSELoss torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn
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torch.nn.Embedding 在使用pytorch进行词嵌入使用torch.nn.Embedding（）就可以做到 nn.Embedding在pytoch中的解释 class torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_...
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torch.nn.Embedding模块介绍
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torch.nn.Embedding是一个简单的查询表，它存储固定字典和大小的嵌入项。此模块通常用于存储词嵌入并使用索引检索它们。模块的输入是一个索引列表，输出是相应的词embeddings。num_embeddings 表示单词的总数目， embedding_dim 表示词嵌入的维度，词嵌入就相当于是一个大矩阵，矩阵的每一行表示一个单词 torch.nn.Embedding(num_embe...
torch.nn.Embedding函数
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torch.nn.Embedding是PyTorch中用于处理离散索引数据的嵌入层，通常用于自然语言处理（NLP）任务，以将单词或类别索引映射到高维向量表示。语法：torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None)。num_embeddings：词表大小（即嵌入矩阵的行数，表示多少个不同的索引）。embedding_dim：每个索引对应的嵌入向量维度。padding_idx：用于填充（padding）
pytorch学习笔记 —— torch.nn.Embedding
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torch.nn.Embedding 可以实现word embedding，在自然语言处理中比较常用； word embedding 的理解 将源数据映射到另外一个空间中，一对一映射。 假设将 A 空间中的单词 a1 和 a2 对应 B 空间中的映射是多维变量 b1 和 b2，那么若 a1 <a2 ，则 b1 < b2。 通过 word embedding，就可以将自然语言所表示的单词或短语转换为计算机能够理解的由实数构成的向量或矩阵形式（比如，one-hot 就是一种简单的 w..
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