pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False ...
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 的向量。 再看看下个例子: transformer中的字的编码就可以这么表示: 参考: https: zhuanlan.zhihu.com p https: blog.csd ...
2020-07-20 10:13 0 2363 推荐指数:
pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False ...
本篇博客参考文章: 通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用 embedding 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。计算机可以通过这个字典来间接地识别文字 ...
Embedding是什么? 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,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量,嵌入向量反映了各个编号对应的符号的语义信息(蕴含了所有符号的语义关系)。 输入为一个编号列表,输出为对应的符号嵌入向量列表。 pytorch中的使用 ...
torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False ...
本文主要记录: 1. 离散特征如何预处理之后嵌入 2.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 ...
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 ...
有两个Embedding函数,通常是用前面这一个 ref https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html torch.nn.Embedding( num_embeddings, embedding ...
nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别。 $x$是模型生成的结果,$class$是数据对应的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...