Pytorch学习笔记06---- torch.nn.Embedding 词嵌入层的理解
1.word Embedding的概念理解 首先，我们先理解一下什么是Embedding。Word Embedding翻译过来的意思就是词嵌入，通俗来讲就是将文字转换为一串数字。因为数字是计算机更容易识别的一种表达形式。我们词嵌入的过程，就相当于是我们在给计算机制造出一本字典的过程。计算 ...
原文：pytorch中，嵌入层torch.nn.embedding的计算方式
本文主要记录: . 离散特征如何预处理之后嵌入 .使用pytorch怎么使用nn.embedding 以推荐系统中：考虑输入样本只有两个特征，用逻辑回归来预测点击率ctr 看图混个眼熟，后面再说明: 一 离散数据预处理 假设一个样本有两个离散特征 职业，省份 ，第一个特征种类有 种，第二个特征种类有 种。于是field dims , 职业 的取值为： 学生，老师，老板，司机 共 种 省份 的取值为 ...
2020-05-02 00:48 1 3809 推荐指数：
相关推荐
torch.nn.Embedding
PyTorch快速入门教程七（RNN做自然语言处理） - pytorch中文网 原文出处： https://ptorch.com/news/11.html 在pytorch里面实现word embedding是通过一个函数来实现的:nn.Embedding # -*- coding ...
torch.nn.Embedding
自然语言中的常用的构建词向量方法，将id化后的语料库，映射到低维稠密的向量空间中，pytorch 中的使用如下： 输出： 需要注意的几点： 1）id化后的数据需要查表构建词向量时，idx必须是Long型的tensor 2）查表操作embeds即可得出嵌入向量 ...
pytorch实现word embedding: torch.nn.Embedding
pytorch中实现词嵌入的模块是torch.nn.Embedding(m,n)，其中m是单词总数，n是单词的特征属性数目。 例一 import torch from torch import nn embedding = nn.Embedding(10, 3) #总共有10 ...
torch.nn.Embedding使用
在RNN模型的训练过程中，需要用到词嵌入，而torch.nn.Embedding就提供了这样的功能。我们只需要初始化torch.nn.Embedding(n,m)，n是单词数，m就是词向量的维度。 一开始embedding是随机的，在训练的时候会自动更新。 举个简单的例子： word1 ...
torch.nn.Embedding理解
Pytorch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 ...
torch.nn.Embedding进行word Embedding
torch.nn.Embedding 在pytorch里面实现word embedding是通过一个函数来实现的:nn.Embedding 这就是我们输出的“天”这个词的word embedding，代码会输出如下内容，接下来我们解析一下代码： 首先我们需要word_to_ix ...
pytorch中的nn.Embedding
直接看代码： 第一个参数是字的总数，第二个参数是字的向量表示的维度。 我们的输入input是两个句子，每个句子都是由四个字组成的，使用每个字的索引来表示，于是使用nn.Embedding对输入进行编码，每个字都会编码成长度为3的向量。 再看 ...