nn.EmbeddingBag把offsets之间的进行归约，offsets从0开始

示例回顾

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn

# 定义嵌入字典的大小和嵌入维度
num_embeddings = 10
embedding_dim = 3

# 创建一个 nn.EmbeddingBag 实例
embedding_bag = nn.EmbeddingBag(num_embeddings, embedding_dim, mode='mean')

# 定义输入索引和偏移量
input_indices = torch.tensor([1, 2, 4, 5, 4, 3, 2, 9])
offsets = torch.tensor([0, 4])

# 计算嵌入并进行归约
output = embedding_bag(input_indices, offsets)

print("EmbeddingBag output:")
print(output)

解释

嵌入字典：
- num_embeddings = 10 表示嵌入字典的大小，即词汇表的大小。
- embedding_dim = 3 表示每个嵌入向量的维度。
输入索引和偏移量：
- input_indices = torch.tensor([1, 2, 4, 5, 4, 3, 2, 9]) 是输入的索引张量，表示需要嵌入的词汇索引。
- offsets = torch.tensor([0, 4]) 是偏移量张量，表示每个序列的起始位置。
嵌入向量：
- nn.EmbeddingBag 会根据 input_indices 从嵌入字典中查找对应的嵌入向量。

计算过程

假设嵌入字典中的嵌入向量如下（随机初始化）：

复制代码

embedding_matrix = [
    [0.1, 0.2, 0.3],  # index 0
    [0.4, 0.5, 0.6],  # index 1
    [0.7, 0.8, 0.9],  # index 2
    [1.0, 1.1, 1.2],  # index 3
    [1.3, 1.4, 1.5],  # index 4
    [1.6, 1.7, 1.8],  # index 5
    [1.9, 2.0, 2.1],  # index 6
    [2.2, 2.3, 2.4],  # index 7
    [2.5, 2.6, 2.7],  # index 8
    [2.8, 2.9, 3.0]   # index 9
]

计算步骤

查找嵌入向量 - 对于 input_indices = [1, 2, 4, 5, 4, 3, 2, 9]，查找对应的嵌入向量：

复制代码

[
  [0.4, 0.5, 0.6],  # index 1
  [0.7, 0.8, 0.9],  # index 2
  [1.3, 1.4, 1.5],  # index 4
  [1.6, 1.7, 1.8],  # index 5
  [1.3, 1.4, 1.5],  # index 4
  [1.0, 1.1, 1.2],  # index 3
  [0.7, 0.8, 0.9],  # index 2
  [2.8, 2.9, 3.0]   # index 9
]

应用偏移量：

offsets = [0, 4] 表示两个序列的起始位置：

第一个序列：input_indices[0:4] 对应的嵌入向量：

复制代码

[
  [0.4, 0.5, 0.6],  # index 1
  [0.7, 0.8, 0.9],  # index 2
  [1.3, 1.4, 1.5],  # index 4
  [1.6, 1.7, 1.8]   # index 5
]

第二个序列：input_indices[4:8] 对应的嵌入向量：

复制代码

[
  [1.3, 1.4, 1.5],  # index 4
  [1.0, 1.1, 1.2],  # index 3
  [0.7, 0.8, 0.9],  # index 2
  [2.8, 2.9, 3.0]   # index 9
]

计算平均值：

对每个序列的嵌入向量进行平均计算：

第一个序列的平均值：

复制代码

mean([
  [0.4, 0.5, 0.6],
  [0.7, 0.8, 0.9],
  [1.3, 1.4, 1.5],
  [1.6, 1.7, 1.8]
]) = [1.0, 1.1, 1.2]

第二个序列的平均值：

复制代码

mean([
  [1.3, 1.4, 1.5],
  [1.0, 1.1, 1.2],
  [0.7, 0.8, 0.9],
  [2.8, 2.9, 3.0]
]) = [1.45, 1.55, 1.65]

输出结果：
- 最终输出的嵌入向量为：
  复制代码
```
[
  [1.0, 1.1, 1.2],
  [1.45, 1.55, 1.65]
]
```

总结

在 nn.EmbeddingBag 中，mean 模式会对输入索引对应的嵌入向量进行平均计算。具体步骤如下：

根据输入索引查找对应的嵌入向量。
根据偏移量将输入索引分成多个序列。
对每个序列的嵌入向量进行平均计算。
输出归约后的嵌入向量。

通过这种方式，nn.EmbeddingBag 可以高效地处理变长序列的嵌入操作，并进行归约计算。