pytorch加载已训练好的word-embedding

十一的时候已将pytorch的tutorial看过了，但是并没有用pytorch做什么项目，一直以来都是用tensorflow搭建框架，但是因为其是静态网络，不能处理if…else等等操作，于是转而用pytorch实现，将遇到的一些问题放在此处，因为脑子不好使啊，哈哈
如果是随机初始化的向量，是这么定义的：

self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

如果pretrained_weight是已经训练好的词向量，加载方式一如下：

self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
pretrained_weight = np.array(pretrained_weight)
self.embed.weight.data.copy_(torch.from_numpy(pretrained_weight))

https://www.cnblogs.com/bamtercelboo/p/7469005.html
加载方式二：

self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
if pre_word_embeds is not None:
　　self.pre_word_embeds = True
   self.word_embeds.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(pre_word_embeds))
else:
    self.pre_word_embeds = False