在 PyTorch 中，嵌入层（Embedding Layer）是一种非常重要且常用的层，特别是在自然语言处理（NLP）任务中。它的主要作用是将离散的词汇（如单词或字符）映射到一个连续的向量空间中。下面详细解释嵌入层的作用和工作机制。
嵌入层的定义和基本用法
定义： torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim) 是一个将索引（通常是词汇的索引）映射到定长向量的查找表。num_embeddings 是词汇表的大小，embedding_dim 是嵌入向量的维度。
基本用法：
python复制代码import torch
import torch.nn as nn
# 假设词汇表大小为100，嵌入维度为10
vocab_size = 100
embedding_dim = 10
# 创建一个Embedding层
embedding_layer = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# 示例输入索引
input_indices = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
# 获取嵌入向量
embedded_vectors = embedding_layer(input_indices)
print(embedded_vectors)
嵌入层的作用
- 维度变换： 嵌入层将一个词汇索引（一个标量）映射到一个定长的稠密向量（一个向量）。这样，可以将高维稀疏的 one-hot 向量转换为低维稠密向量，降低计算复杂度。
- 捕捉语义信息： 嵌入层在训练过程中会学习词汇之间的语义关系。相似的词汇会被映射到相近的向量空间位置。这对于许多NLP任务（如文本分类、情感分析、机器翻译等）非常有用。
- 处理未见词汇： 使用预训练的嵌入（如Word2Vec、GloVe）可以在训练数据之外的词汇上提供有效的表示，从而增强模型的泛化能力。
- 简化计算： 嵌入层通过查表操作将索引转换为向量，这种操作比在大词汇表上进行矩阵乘法要高效得多。