embedding詞向量怎么在pytorch中使用

本篇文章給大家分享的是有關embedding詞向量怎么在pytorch中使用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

Embedding

詞嵌入在 pytorch 中非常簡單，只需要調用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了，m 表示單詞的總數目，n 表示詞嵌入的維度，其實詞嵌入就相當于是一個大矩陣，矩陣的每一行表示一個單詞。

emdedding初始化

默認是隨機初始化的

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
# 定義詞嵌入
embeds = nn.Embedding(2, 5) # 2 個單詞，維度 5
# 得到詞嵌入矩陣,開始是隨機初始化的
torch.manual_seed(1)
embeds.weight
# 輸出結果：
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]

如果從使用已經訓練好的詞向量，則采用

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

embed的讀取

讀取一個向量。

注意參數只能是LongTensor型的

# 訪問第 50 個詞的詞向量
embeds = nn.Embedding(100, 10)
embeds(Variable(torch.LongTensor([50])))
# 輸出：
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]

讀取多個向量。

輸入為兩個維度(batch的大小，每個batch的單詞個數)，輸出則在兩個維度上加上詞向量的大小。

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

見代碼

# an Embedding module containing 10 tensors of size 3
embedding = nn.Embedding(10, 3)
# 每批取兩組，每組四個單詞
input = Variable(torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]]))
a = embedding(input) # 輸出2*4*3
a[0],a[1]

輸出為：

(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詞向量怎么在pytorch中使用，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。