pytorch Embedding模块，自动为文本加载预训练的embedding

pytorch 提供了一个简便方法torch.nn.Embedding.from_pretrained，可以将文本与预训练的embedding对应起来：

使用方法就是：
首先有一个预训练的embedding列表：

torch.Tensor([
	[0, 2, 3, 4],
	[1, 2, 3, 4],
	[2, 2, 3, 4],
	[3, 2, 3, 4], ])

这个顺序与词表的顺序要一致，这样，如果输入一个1，就意味着我要拿到第1个字的embedding，就是[1,2,3,4]；

案例

# coding: UTF-8
import torch
import torch.nn as nn


class Model(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_pretrained):
        super(Model, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(embedding_pretrained, freeze=False)

    def forward(self, x):
        out = self.embedding(x)
        return out


if __name__ == '__main__':
	# 预训练的 embedding
    pre_train = torch.Tensor([[0, 2, 3, 4],
                              [1, 2, 3, 4],
                              [2, 2, 3, 4],
                              [3, 2, 3, 4], ])
    model = Model(pre_train)
    embedding = model(torch.Tensor([[1, 1, 1, 2, 0], # 第1句话包含的字的编号
                                    [1, 0, 2, 1, 1]]).long()) # 第2句话包含的字的编号