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。
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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。
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