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相机光学(二十九)——显色指数(Ra)

waaagh 2024-07-24 阅读 5

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文章目录

1. nn.Embedding的简单介绍

nn.Embedding 是 PyTorch 中的一个模块,用于创建一个嵌入层。这个层的主要作用是将离散的数值(通常是代表单词的索引)映射到一个连续的固定大小的向量空间,这些向量也称为嵌入向量。在自然语言处理和其他类型的机器学习任务中,嵌入层是非常常用的,它可以帮助模型理解和处理类别型输入数据。

1.1 基本用法

在 PyTorch 中,nn.Embedding 需要两个主要的参数:num_embeddingsembedding_dim

  • num_embeddings(整数): 嵌入层中的嵌入向量的数量,通常是词汇表的大小。
  • embedding_dim(整数): 每个嵌入向量的维度。

1.2 示例代码

以下是一个简单的使用 nn.Embedding 的例子:

import torch
impo
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