torch.nn.Embedding的使用

原文：https://blog.csdn.net/foneone/article/details/103881687

官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#embedding

torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None)

 torch.nn.Embedding 模块可以看做一个字典，字典中每个索引对应一个词和词的embedding形式。利用这个模块，可以给词做embedding的初始化操作。

模块中主要参数：

num_embeddings ：字典中词的个数

embedding_dim：embedding的维度

padding_idx（索引指定填充）：如果给定，则遇到padding_idx中的索引，则将其位置填0（0是默认值）。

大小说明：

input：(∗) , LongTensor 结构

output：(*,e)：*是input的大小，e是embedding_dim，即每个词的embedding的维度

注：embeddings中的值是正态分布N(0,1)中随机取值。

例子：

import torch
import torch.nn as nn
x = torch.LongTensor([[1,2,4],[4,3,2]])
embeddings = nn.Embedding(5,5,padding_idx=4) #5个词,每个词也是5维
print(embeddings(x))
print(embeddings(x).size())
 
 
output:
tensor([[[ 0.8839, -1.2889,  0.0697, -0.9998, -0.7471],
         [-0.5681,  0.8486,  0.8176,  0.8349,  0.1719],
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000]],  ->index=4 赋值 0
 
        [[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],   ->index=4 赋值 0
         [ 1.4224,  0.2333,  1.9383, -0.7320,  0.9987],
         [-0.5681,  0.8486,  0.8176,  0.8349,  0.1719]]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward>)
torch.Size([2, 3, 5])

embedding方法获取的向量只是随机初始化的，并不代表任何含义，并且不会有word2vec等训练出来的效果。但是可以利用这样的方法先赋值然后在学习。

总结一下一般任务中的流程：

首先将单词转成字典的形式，由于英语中以空格为词的分割，所以可以直接建立词典索引结构。类似于：dic={'i':1,'like':2,'you':3,'want':4,'an':5,'apple':6}这样的形式。如果是中文的话，首先进行分词操作。

然后在以句子为list，为每个句子建立索引结构，list[[sentence1],[sentence2]]。以上面字典的索引来说，最终建立的就是[[1,2,3],[1,4,5,6]]。这样长短不一的句子。

接下来要进行padding的操作。由于tensor结构中都是等长的，所以要对上面那样的句子做padding操作后再利用nn.Embedding来进行词的初始化。padding后的可能是这样的结构[[1,2,3,0],[1,4,5,6]]。其中0作为填充。（注意：由于在NMT任务中肯定存在着填充问题，所以在embedding时一定存在着第三个参数，让某些索引为下的值为0，代表无实际意义的填充）