今天小编就为大家分享一篇pytorch中的embedding词向量的使用方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Embedding 词嵌入在 pytorch 中非常简单，只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了，m 表示单词的总数目，n 表示词嵌入的维度，其实词嵌入就相当于是一个大矩阵，矩阵的每一行表示一个单词。 emdedding初始化 默认是随机初始化的 import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable # 定义词嵌入 embeds = nn.Embedding(2, 5) # 2

如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种: self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embeding_dim) num_embeddings=vocab_size 表示词汇量的大小 embedding_dim=embed