torch.nn.Embedding的使用

最新推荐文章于 2025-11-09 19:28:31 发布

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文章标签：

#python #算法 #深度学习 #循环神经网络 #自然语言处理

本文详细介绍了PyTorch中nn.Embedding模块的使用方法，包括参数解释、形状说明及示例代码，展示了如何利用该模块进行词嵌入。

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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_by_freq=False, sparse=False)

模块的输入是一个下标的列表，输出是对应的词嵌入。

参数：

num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小
embedding_dim (int) - 每个嵌入向量的大小
padding_idx (int, optional) - 如果提供的话，输出遇到此下标时用零填充
max_norm (float, optional) - 如果提供的话，会重新归一化词嵌入，使它们的范数小于提供的值
norm_type (float, optional) - 对于max_norm选项计算p范数时的p
scale_grad_by_freq (boolean, optional) - 如果提供的话，会根据字典中单词频率缩放梯度

变量：

weight (Tensor) -形状为(num_embeddings, embedding_dim)的模块中可学习的权值

形状：

输入： LongTensor (N, W), N = mini-batch, W = 每个mini-batch中提取的下标数
输出： (N, W, embedding_dim)

Embedding的使用

参数的初始化

import torch
import torch.nn as nn
vocab={'a':0,'b':1,'c':2}
#nn.Embedding(1000,50)表示有1000个词，嵌入到50维中
#对比若是one-hot，1000个词将会是1000维
embedd=nn.Embedding(3,5)

Embedd

以简单一维的向量为例

#输入：LongTensor (N, W), N = mini-batch, W = 每个mini-batch中提取的下标数
#输出： (N, W, embedding_dim)
a_idx=torch.LongTensor(vocab['a'])#输入类型为LongTensor  a_idx=0
#a_idx在embedding处理后
a=embedd(a_idx)
print(a)
#输出：
#tensor([[ 0.9256,  1.1268, -0.5181, -0.2635,  1.9282]],grad_fn=<EmbeddingBackward>)#

我们输入二维的 $i n p u t$
输入： $L o n g T e n s o r (n, w)$ , $n$ 为样本的数量, $w$ 为每个样本中词数

#两组，每组有三个词0 , 1 ,2
inputs=torch.LongTensor([[0,2,1,1],[1,2,1,0]])
outputs=embedd(inputs)
print(outputs)

输出： $(n, w, e m b e d d i n g - d i m)$

tensor([[[ 0.9256,  1.1268, -0.5181, -0.2635,  1.9282],
         [-0.1351,  0.7759,  1.4697,  1.2225,  0.0390],
         [ 1.2778, -1.8050, -0.7962, -1.5764,  0.0664],
         [ 1.2778, -1.8050, -0.7962, -1.5764,  0.0664]],

        [[ 1.2778, -1.8050, -0.7962, -1.5764,  0.0664],
         [-0.1351,  0.7759,  1.4697,  1.2225,  0.0390],
         [ 1.2778, -1.8050, -0.7962, -1.5764,  0.0664],
         [ 0.9256,  1.1268, -0.5181, -0.2635,  1.9282]]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward>)

因为初始化时* embedd=nn.Embedding(3,5)*
所以是 0， 1， 2三个词嵌入
当超过时就会报错
当inputs中出现 3时

inputs=torch.LongTensor([[0,2,1,3],[1,2,1,3]])
outputs=embedd(inputs)
print(outputs)
#RuntimeError: index out of range: Tried to access index 3 out of table with 2 rows.#