Embedding层（个人理解）

含义：嵌入层通过可学习的权重矩阵将整数索引映射为稠密向量，是 NLP 模型的第一层，相当于查字典。

class MyEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(num_embeddings, embedding_dim))

    def forward(self, indices):
        return self.weight[indices]

注意：

1. 权重存储使用 nn.Parameter置为可学习的状态