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 ...
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。 词嵌入向量的意思也可以理解成:词在神经网络中的向量表示。 详细可看嵌入 embedding 层的理解 pyt ...
2021-04-02 23:18 0 1400 推荐指数:
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 ...
pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False ...
简单解释 embeding是一个词典,可以学习。 如:nn.Embedding(2, num_ ...
本文参考了: pytorch中的nn.LSTM模块参数详解 人人都能看懂的LSTM torch.nn.LSTM()函数维度详解 lstm示意图 右侧为LSTM示意图 torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias ...
torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False ...
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。计算机 ...
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nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels ...