[ torch 参数更多 ]torch.nn.Embedding

torch.nn.Embedding

torch.nn.Embedding(num_embeddings,
                   embedding_dim,
                   padding_idx=None,
                   max_norm=None,
                   norm_type=2.0,
                   scale_grad_by_freq=False,
                   sparse=False)

paddle.nn.Embedding

paddle.nn.Embedding(num_embeddings,
                    embedding_dim,
                    padding_idx=None,
                    sparse=False,
                    weight_attr=None,
                    name=None)

其中 Pytorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:

参数映射

| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | num_embeddings | num_embeddings | 表示嵌入字典的大小。 | | embedding_dim | embedding_dim | 表示每个嵌入向量的维度。 | | padding_idx | padding_idx | 在此区间内的参数及对应的梯度将会以 0 进行填充 | | max_norm | - | 如果给定,Embeddding 向量的范数(范数的计算方式由 norm_type 决定)超过了 max_norm 这个界限,就要再进行归一化,PaddlePaddle 无此功能,暂无转写方式。 | | norm_type | - | 为 maxnorm 选项计算 p-范数的 p。默认值 2,PaddlePaddle 暂无此功能,暂无转写方式。 | | scale_grad_by_freq | - | 是否根据单词在 mini-batch 中出现的频率,对梯度进行放缩,PaddlePaddle 暂无此功能。 | | sparse | sparse | 表示是否使用稀疏更新。 | | - | weight_attr | 指定权重参数属性的对象,Pytorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |