pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False ...
直接看代碼: 第一個參數是字的總數,第二個參數是字的向量表示的維度。 我們的輸入input是兩個句子,每個句子都是由四個字組成的,使用每個字的索引來表示,於是使用nn.Embedding對輸入進行編碼,每個字都會編碼成長度為 的向量。 再看看下個例子: transformer中的字的編碼就可以這么表示: 參考: https: zhuanlan.zhihu.com p https: blog.csd ...
2020-07-20 10:13 0 2363 推薦指數:
pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False ...
本篇博客參考文章: 通俗講解pytorch中nn.Embedding原理及使用 embedding 詞嵌入,通俗來講就是將文字轉換為一串數字。因為數字是計算機更容易識別的一種表達形式。 我們詞嵌入的過程,就相當於是我們在給計算機制造出一本字典的過程。計算機可以通過這個字典來間接地識別文字 ...
Embedding是什么? 其為一個簡單的存儲固定大小的詞典的嵌入向量的查找表,意思就是說,給一個編號,嵌入層就能返回這個編號對應的嵌入向量,嵌入向量反映了各個編號對應的符號的語義信息(蘊含了所有符號的語義關系)。 輸入為一個編號列表,輸出為對應的符號嵌入向量列表。 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 ...
本文主要記錄: 1. 離散特征如何預處理之后嵌入 2.使用pytorch怎么使用nn.embedding 以推薦系統中:考慮輸入樣本只有兩個特征,用邏輯回歸來預測點擊率ctr 看圖混個眼熟,后面再說明: 一、離散數據預處理 假設一個樣本有兩個離散特征【職業,省份】,第一個特征 ...
pytorch中實現詞嵌入的模塊是torch.nn.Embedding(m,n),其中m是單詞總數,n是單詞的特征屬性數目。 例一 import torch from torch import nn embedding = nn.Embedding(10, 3) #總共有10 ...
有兩個Embedding函數,通常是用前面這一個 ref https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html torch.nn.Embedding( num_embeddings, embedding ...
nn.CrossEntropyLoss()這個損失函數和我們普通說的交叉熵還是有些區別。 $x$是模型生成的結果,$class$是數據對應的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...