torch.nn.Embedding模块介绍
torch.nn.Embedding 是 PyTorch 中的一个嵌入层模块，用于将离散的整数索引（如单词或标记的 ID）映射到连续的密集向量空间中。常用于自然语言处理（NLP）中的词嵌入，但也适用于任何需要将类别数据转换为密集向量表示的场景。
参数说明
torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False)
核心参数：
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num_embeddings：- 嵌入词表的大小（即类别的总数）。
- 每个类别的索引范围为
[0, num_embeddings - 1]。
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embedding_dim：- 每个嵌入向量的维度大小。
可选参数：
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padding_idx:- 指定一个索引，该索引的嵌入向量会被初始化为全零向量，并在训练中保持不变。
- 常用于序列填充标记（padding token），以忽略其对模型的影响。
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max_norm</