Pytorch nn.Embedding的基本使用_nn.inbedding

什么情况下使用Embedding

假设我们需要对单词进行编码，首先容易想到的是one-hot，简单复习一下：

1. 首先要建立一个词典，例如：

2. 建立好词典后，使用一个与词典一样大小的数组，将要编码的单词对应索引下表改为1即可，例如"am"的编码为[0,0,1,0,0,...]，该数组的大小与词典大小一致

one-hot的最大的缺点显而易见：词典有多大，一个单词对应的数组向量的维度就有多大。当然还有其他缺点，例如：词和词之间没有关系，做不到king - queen = man - women。

所以需要有一个方法可以降维，可以将单词编码成指定的维度，例如，将"am"(3)编码成5维向量[-0.972,0.371,-0.172,0.581,0.134]

Embedding就是干这个事的

nn.Embedding的基本用法

nn.Embeddding接受两个重要参数：

1. num_embeddings：字典的大小。对应上面词典的大小，如果你的词典中包含5000个单词，那么这个字段就填5000
2. embedding_dim：要将单词编码成多少维的向量

例如，我们现在词典大小为20，现在要对hello, i, am，这三个单词进行编码，想将其编码为5维向量，则对应代码为：

import torch
from torch import nn

embedding = nn.Embedding(20, 5)
embedding(torch.LongTensor([0,1,2]))
1
2
3
4
5

tensor([[ 0.4471,  0.3875, -1.0195, -1.1125,  1.3481],
        [-1.7230, -0.1964, -0.0420,  0.5782,  0.4514],
        [-0.0310, -1.9674, -1.1344, -1.6752,  1.0801]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
1
2
3
4

使用nn.Embedding，将0(hello)编码成了[ 0.4471, 0.3875, -1.0195, -1.1125, 1.3481]

使用注意事项：

1. embedding只接受LongTensor类型的数据
2. embedding的数据不能大于等于词典大小，例如上面指定了词典大小为20，那么要编码的索引大小就不能>=20

nn.Embedding的其他常用参数

padding_idx：填充索引，即，如果是这个所以，一律编码为0。有时我们的字典里会增加一项unknown代表未知的单词，这样我们就可以使用该参数，对所有unknown的单词都编码成0。

embedding = nn.Embedding(20, 5, padding_idx=3) # 加上unknown对应的索引是3
embedding(torch.LongTensor([0,1,2,3,4]))
1
2

tensor([[ 0.3824, -0.6734, -2.1156,  1.7065,  1.2072],
        [-0.5977, -1.0876,  0.6169,  1.4566,  0.0325],
        [ 1.1299,  0.5794, -1.5166,  0.1036,  0.3793],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [-1.0468,  1.3305, -2.1740, -0.5534, -0.1062]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
1
2
3
4
5
6

可以看到，3索引的编码全为0

nn.Embedding的可学习性

nn.Embedding中的参数并不是一成不变的，它也是会参与梯度下降的。也就是更新模型参数也会更新nn.Embedding的参数，或者说nn.Embedding的参数本身也是模型参数的一部分。

举个例子：

embedding = nn.Embedding(20, 5, padding_idx=3) # 对3不进行编码
optimizer = torch.optim.SGD(embedding.parameters(), lr=0.1)
criteria = nn.MSELoss()

for i in range(1000):
    outputs = embedding(torch.LongTensor([0,1,2,3,4]))
    loss = criteria(outputs, torch.ones(5, 5))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

在上面例子中，我对nn.Embedding不断的计算损失和梯度下降，让其编码往1的方向靠近，训练结束后，我们再次尝试使用embedding进行编码：

embedding(torch.LongTensor([0,1,2,3,4]))
1

输出为：

tensor([[1.0004, 0.9999, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
        [0.9999, 0.9996, 0.9997, 0.9999, 0.9996],
        [0.9999, 0.9996, 0.9994, 0.9993, 0.9991],
        [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
        [0.9991, 0.9999, 0.9999, 0.9998, 0.9997]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
1
2
3
4
5
6

可以看到，经过训练后，embedding的参数发生了变化，把它们都编码成了1。

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参考资料

nn.Embedding官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html