您现在的位置是：首页>读书 > 正文
embed函数怎么用
2026-11-10【读书】
简介`embed` 函数常用于深度学习框架中，如 PyTorch，用于将离散的类别数据（如单词索引）映射为连续向量。以下是其基本用法总结： 参数
`embed` 函数常用于深度学习框架中，如 PyTorch，用于将离散的类别数据（如单词索引）映射为连续向量。以下是其基本用法总结：
| 参数 | 说明 |
| num_embeddings | 类别总数（如词表大小） |
| embedding_dim | 每个类别的嵌入向量维度 |
| padding_idx | 可选，指定填充索引 |
| max_norm | 可选，限制嵌入向量的最大范数 |
使用示例：
```python
import torch.nn as nn
embedding = nn.Embedding(100, 32) 100个类别，32维向量
input = torch.LongTensor([1, 2, 3]) 输入索引
output = embedding(input)
```
该函数返回一个形状为 `(batch_size, embedding_dim)` 的张量。适用于文本处理、推荐系统等场景。
上一篇：Optical是什么意思
下一篇：au平行宇宙全称
