词嵌入矩阵，可以加载使用word2vector，glove

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CLASS torch.nn.Embedding(num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: Optional[int] = None, max_norm: Optional[float] = None, norm_type: float = 2.0, scale_grad_by_freq: bool = False, sparse: bool = False, _weight: Optional[torch.Tensor] = None)

参数	描述
num_embeddings (int)	size of the dictionary of embeddings
embedding_dim (int)	the size of each embedding vector
padding_idx (int, optional)	If given, pads the output with the embedding vector at padding_idx (initialized to zeros) whenever it encounters the index.
max_norm (float, optional)	If given, each embedding vector with norm larger than max_norm is renormalized to have norm max_norm.
norm_type (float, optional)	The p of the p-norm to compute for the max_norm option. Default 2.
scale_grad_by_freq (boolean, optional)	If given, this will scale gradients by the inverse of frequency of the words in the mini-batch. Default False.
sparse (bool, optional)	If True, gradient w.r.t. weight matrix will be a sparse tensor. See Notes for more details regarding sparse gradients.

>>> # an Embedding module containing 10 tensors of size 3
>>> embedding = nn.Embedding(10, 3) # 10表示有10个词，3表示3个维度
>>> # a batch of 2 samples of 4 indices each
>>> input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])
>>> embedding(input)
tensor([[[-0.0251, -1.6902,  0.7172],[-0.6431,  0.0748,  0.6969],[ 1.4970,  1.3448, -0.9685],[-0.3677, -2.7265, -0.1685]],[[ 1.4970,  1.3448, -0.9685],[ 0.4362, -0.4004,  0.9400],[-0.6431,  0.0748,  0.6969],[ 0.9124, -2.3616,  1.1151]]])

参考：
https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.Embedding.html?highlight=nn%20embedding#torch.nn.Embedding
https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7991436.html

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