nn.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)

其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量，嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。

输入为一个编号列表，输出为对应的符号嵌入向量列表。

• num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸，比如总共出现5000个词，那就输入5000。此时index为（0-4999）
• embedding_dim (python:int) – 嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。
• padding_idx (python:int, optional) – 填充id，比如，输入长度为100，但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用统一的数字填充，而这里就是指定这个数字，这样，网络在遇到填充id时，就不会计算其与其它符号的相关性。（初始化为0）
• max_norm (python:float, optional) – 最大范数，如果嵌入向量的范数超过了这个界限，就要进行再归一化。
• norm_type (python:float, optional) – 指定利用什么范数计算，并用于对比max_norm，默认为2范数。
• scale_grad_by_freq (boolean, optional) – 根据单词在mini-batch中出现的频率，对梯度进行放缩。默认为False.
• sparse (bool, optional) – 若为True,则与权重矩阵相关的梯度转变为稀疏张量。

实际使用参考：

https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890

标签：嵌入,nn,python,向量,Embedding,范数,optional,norm
来源： https://www.cnblogs.com/lishijun/p/15785881.html