embedding词向量怎么在pytorch中使用-创新互联

本篇文章给大家分享的是有关embedding词向量怎么在pytorch中使用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

创新互联公司专注于企业全网整合营销推广、网站重做改版、莱西网站定制设计、自适应品牌网站建设、成都h5网站建设、购物商城网站建设、集团公司官网建设、外贸网站建设、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务，价格优惠性价比高，为莱西等各大城市提供网站开发制作服务。

Embedding

词嵌入在 pytorch 中非常简单，只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了，m 表示单词的总数目，n 表示词嵌入的维度，其实词嵌入就相当于是一个大矩阵，矩阵的每一行表示一个单词。

emdedding初始化

默认是随机初始化的

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
# 定义词嵌入
embeds = nn.Embedding(2, 5) # 2 个单词，维度 5
# 得到词嵌入矩阵,开始是随机初始化的
torch.manual_seed(1)
embeds.weight
# 输出结果：
Parameter containing:
-0.8923 -0.0583 -0.1955 -0.9656 0.4224
 0.2673 -0.4212 -0.5107 -1.5727 -0.1232
[torch.FloatTensor of size 2x5]

如果从使用已经训练好的词向量，则采用

pretrained_weight = np.array(args.pretrained_weight) # 已有词向量的numpy
self.embed.weight.data.copy_(torch.from_numpy(pretrained_weight))

embed的读取

读取一个向量。

注意参数只能是LongTensor型的

# 访问第 50 个词的词向量
embeds = nn.Embedding(100, 10)
embeds(Variable(torch.LongTensor([50])))
# 输出：
Variable containing:
 0.6353 1.0526 1.2452 -1.8745 -0.1069 0.1979 0.4298 -0.3652 -0.7078 0.2642
[torch.FloatTensor of size 1x10]

读取多个向量。

输入为两个维度(batch的大小，每个batch的单词个数)，输出则在两个维度上加上词向量的大小。

Input: LongTensor (N, W), N = mini-batch, W = number of indices to extract per mini-batch
Output: (N, W, embedding_dim)

见代码

# an Embedding module containing 10 tensors of size 3
embedding = nn.Embedding(10, 3)
# 每批取两组，每组四个单词
input = Variable(torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]]))
a = embedding(input) # 输出2*4*3
a[0],a[1]

输出为：

(Variable containing:
 -1.2603 0.4337 0.4181
 0.4458 -0.1987 0.4971
 -0.5783 1.3640 0.7588
 0.4956 -0.2379 -0.7678
 [torch.FloatTensor of size 4x3], Variable containing:
 -0.5783 1.3640 0.7588
 -0.5313 -0.3886 -0.6110
 0.4458 -0.1987 0.4971
 -1.3768 1.7323 0.4816
 [torch.FloatTensor of size 4x3])

以上就是embedding词向量怎么在pytorch中使用，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网站题目：embedding词向量怎么在pytorch中使用-创新互联
路径分享：http://6mz.cn/article/dosojj.html