Torch.nn.embedding_nn.embedding引用

Torch.nn.embedding

相当于一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，即，给定一个编号，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代表的符号之间的语义关系。input为一个编号列表，output为对应的符号嵌入向量列表

主要作用

最早用于维度变化，也最常在nlp中所使用，即词嵌入操作，通俗来讲就是将文字转换为一串数字。词嵌入的过程，就相当于是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。

现被使用于空间操作中，对于graph中各节点之间特征的潜在影响关系捕获。

调用参数

Embedding的输入参数如下：

Embedding(
num_embeddings: int, 
embedding_dim: int, 
padding_idx: Union[int, NoneType] = None,
max_norm: Union[float, NoneType] = None,
norm_type: float = 2.0, 
scale_grad_by_freq: bool = False, 
sparse: bool = False, 
_weight: Union[torch.Tensor, 
NoneType] = None)
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参数含义

参数解释

• num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸，比如总共出现5000个词，那就输入5000。此时index为（0-4999）
  *embedding_dim (python:int) – 嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。
• padding_idx (python:int, optional) – 填充id，比如，输入长度为100，但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用统一的数字
  填充，而这里就是指定这个数字，这样，网络在遇到填充id时，就不会计算其与其它符号的相关性。（初始化为0）
• max_norm (python:float, optional) – 最大范数，如果嵌入向量的范数超过了这个界限，就要进行再归一化。
• norm_type (python:float, optional) – 指定利用什么范数计算，并用于对比max_norm，默认为2范数。
• scale_grad_by_freq (boolean, optional) – 根据单词在mini-batch中出现的频率，对梯度进行放缩。默认为False.
• sparse (bool, optional) – 若为True,则与权重矩阵相关的梯度转变为稀疏张量。

Shape:

关于输入、输出维度
| - Input: :math:(*), LongTensor of arbitrary shape containing the indices to extract
| - Output: :math:(*, H), where * is the input shape and :math: H=\text{embedding_dim}

Examples::

| >>> # an Embedding module containing 10 tensors of size 3
| >>> embedding = nn.Embedding(10, 3)
| >>> # a batch of 2 samples of 4 indices each
| >>> input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])
| >>> embedding(input)
| tensor([[
| [-0.0251, -1.6902, 0.7172],
| [-0.6431, 0.0748, 0.6969],
| [ 1.4970, 1.3448, -0.9685],
| [-0.3677, -2.7265, -0.1685]],

| [[ 1.4970, 1.3448, -0.9685],
| [ 0.4362, -0.4004, 0.9400],
| [-0.6431, 0.0748, 0.6969],
| [ 0.9124, -2.3616, 1.1151]
| ]])

the shape of output:(2,4,3)

need attentioned points：

nn.embedding的输入只能是编号，不能是隐藏变量，比如one-hot，或者其它，这种情况，可以自己建一个自定义维度的线性网络层，参数训练可以单独训练或者跟随整个网络一起训练（看实验需要）
*
如果你指定了padding_idx，注意这个padding_idx也是在num_embeddings尺寸内的，比如符号总共有500个，指定了padding_idx，那么num_embeddings应该为501
*
embedding_dim的选择要注意，根据自己的符号数量，举个例子，如果你的词典尺寸是1024，那么极限压缩（用二进制表示）也需要10维，再考虑词性之间的相关性，怎么也要在15-20维左右，虽然embedding是用来降维的，但是>- 也要注意这种极限维度，结合实际情况，合理定义