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什么情况下使用Embedding
假设我们需要对单词进行编码，首先容易想到的是one-hot，简单复习一下：
- 首先要建立一个词典，例如：
单词 | 索引 |
hello | 0 |
i | 1 |
am | 2 |
… | … |
- 建立好词典后，使用一个与词典一样大小的数组，将要编码的单词对应索引下表改为1即可，例如"am"的编码为
[0,0,1,0,0,...]，该数组的大小与词典大小一致
one-hot的最大的缺点显而易见：词典有多大，一个单词对应的数组向量的维度就有多大。当然还有其他缺点，例如：词和词之间没有关系，做不到king - queen = man - women。
所以需要有一个方法可以降维，可以将单词编码成指定的维度，例如，将"am"(3)编码成5维向量[-0.972,0.371,-0.172,0.581,0.134]
Embedding就是干这个事的
nn.Embedding的基本用法
nn.Embeddding接受两个重要参数：
-
num_embeddings：字典的大小。对应上面词典的大小，如果你的词典中包含5000个单词，那么这个字段就填5000 -
embedding_dim：要将单词编码成多少维的向量
例如，我们现在词典大小为20，现在要对hello, i, am，这三个单词进行编码，想将其编码为5维向量，则对应代码为：
import torch
from torch import nn
embedding = nn.Embedding(20, 5)
embedding(torch.LongTensor([0,1,2]))
tensor([[ 0.4471, 0.3875, -1.0195, -1.1125, 1.3481],
[-1.7230, -0.1964, -0.0420, 0.5782, 0.4514],
[-0.0310, -1.9674, -1.1344, -1.6752, 1.0801]],
grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
使用nn.Embedding，将0(hello)编码成了[ 0.4471, 0.3875, -1.0195, -1.1125, 1.3481]
使用注意事项：
- embedding只接受LongTensor类型的数据
- embedding的数据不能大于等于词典大小，例如上面指定了词典大小为20，那么要编码的索引大小就不能>=20
nn.Embedding的其他常用参数
padding_idx：填充索引，即，如果是这个所以，一律编码为0。有时我们的字典里会增加一项unknown代表未知的单词，这样我们就可以使用该参数，对所有unknown的单词都编码成0。
embedding = nn.Embedding(20, 5, padding_idx=3) # 加上unknown对应的索引是3
embedding(torch.LongTensor([0,1,2,3,4]))
tensor([[ 0.3824, -0.6734, -2.1156, 1.7065, 1.2072],
[-0.5977, -1.0876, 0.6169, 1.4566, 0.0325],
[ 1.1299, 0.5794, -1.5166, 0.1036, 0.3793],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[-1.0468, 1.3305, -2.1740, -0.5534, -0.1062]],
grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
可以看到，3索引的编码全为0
参考资料
nn.Embedding官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html
