torch.nn.Embedding

函数：

torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False)

参数解释：

1. num_embeddings: 查询表的大小
2. embedding_dim: 每个查询向量的维度

函数大概解释：一个保存了固定字典和大小的简单查找表。这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索他们。模块的输入是一个下标的列表，输出是对应的词嵌入。相当于随机生成了一个tensor，可以把它看作一个查询表，其size为[num_embeddings, embedding_dim]。其中num_embeddings是查询表的大小，embedding_dim是每个查询向量的维度。

通俗来讲，这是一个矩阵类，里面初始化了一个随机矩阵，矩阵的长时字典的大小，宽是用来表示字典中每个元素的属性向量，向量的维度根据你想要表示的元素的复杂度而定。类实例化之后可以根据字典中元素的下标来查找元素对应的向量。输入下标0，输出就是embeds矩阵中第0行。

具体实例：

1. 创建查询矩阵并使用它做Embedding:

embedding = nn.Embedding(5,3) #定义一个具有5个单词，维度为3的查询矩阵
print(embedding.weight) #展示该矩阵的具体内容
test = torch.LongTensor([[0, 2, 0, 1],
						[1, 3, 4, 4]]) #该test矩阵用于被embed,其size为[2,4]
# 其中的第一行为[0, 2, 0, 1], 表示获取查询矩阵中ID为0, 2, 0, 1的查询向量
# 可以在之后的test输出中与embed的输出进行比较
test = embedding(test)
print(test.size()) #输出embed后test的size, 为[2, 4, 3]，增加的3，是因为查询向量的维度为3
print(test) # 输出embed后的test的内容

输出：
Parameter containing:
tensor([[-1.8056,  0.1836, -1.4376],
        [ 0.8409,  0.1034, -1.3735],
        [-1.3317,  0.8350, -1.7235],
        [ 1.5251, -0.2363, -0.6729],
        [ 0.4148, -0.0923,  0.2459]], requires_grad=True)
torch.Size([2, 4, 3])
tensor([[[-1.8056,  0.1836, -1.4376],
         [-1.3317,  0.8350, -1.7235],
         [-1.8056,  0.1836, -1.4376],
         [ 0.8409,  0.1034, -1.3735]],

        [[ 0.8409,  0.1034, -1.3735],
         [ 1.5251, -0.2363, -0.6729],
         [ 0.4148, -0.0923,  0.2459],
         [ 0.4148, -0.0923,  0.2459]]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)			

可以看出，embedding相当于用一个矩阵的索引去查询原始嵌入矩阵中元素的特征。

2. 寻找查询矩阵中特定ID（词）的查询向量（词向量）：

# 访问某个ID，即第N个词的查询向量
print(embedding(torch.LongTensor([3]))) # 这里表示查询第3个词的词向量

输出：
tensor([[-1.6016, -0.8350, -0.7878]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)

3. 输出的hello这个词的word embedding

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

word_to_ix = {
    'hello':0, 'world':1}
embeds = nn.Embedding(2,5)
hello_idx = torch.LongTensor([word_to_ix['hello']])
hello_idx = Variable(hello_idx)
hello_embed = embeds(hello_idx)
print(hello_embed)

输出结果：

Variable containing:
 0.4606  0.6847 -1.9592  0.9434  0.2316
[torch.FloatTensor of size 1x5]