nn.Embedding() —— 深度学习里的“词汇翻译器”

1. 开场：

想象你正在做一个翻译机器人，句子里的词都是整数编号，比如：
"我 爱 吃 炸鸡" → [2, 9, 14, 88]
可问题是：神经网络不认识“炸鸡”，只认识浮点数向量。

于是——你就需要 nn.Embedding() 这个“词汇转码器”！

简单一句话：

nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim) 就是一个把“整数编号”转换成“稠密向量”的字典，而且这个字典是可以训练的！

2. 它是怎么工作的？

假设你这样创建一个嵌入层：

embedding = nn.Embedding(num_embeddings=100, embedding_dim=16)

意思是：

参数	含义
`100`	你最多会有 100 个不同的“编号”词汇（从 0 到 99）
`16`	每个词会被编码成一个 16 维的向量

你输入的就是一个编号索引（比如 5、9、88），输出的就是一串向量。

举个栗子：

import torch
from torch import nn

embed = nn.Embedding(10, 4)  # 有10个词，每个变成4维向量
x = torch.tensor([1, 2, 4, 5])  # 输入是“词的编号”
embed(x)

结果你会得到一个形状为 (4, 4) 的张量，每一行是一个“词向量”！

3. 内部发生了什么？

背后其实就是一个可学习的“查表过程”：

Embedding 维护了一个叫 weight 的矩阵，大小是 (num_embeddings, embedding_dim)。
每个编号 i 对应 weight[i] 这一行。
所以 embedding(x) 的效果就是：把 x 中的每个编号，变成对应的那一行向量。

📌 就像你手里拿着一张小抄卡，别人一报数，你立刻翻到那页念出他的“词向量”。

4. 那它能用在哪些场景？

适用场景	示例
NLP任务（最常见）	文本分类、情感分析、翻译
分类特征的嵌入	推荐系统中的用户ID、商品ID
图神经网络（GNN）	用 ID 代表节点，然后嵌入

5. 那和 one-hot 有啥区别？

项目	one-hot	nn.Embedding
向量维度	词典大小	自定义的低维度
是否稠密	❌ 稀疏	✅ 稠密
是否可学习	❌ 不会变	✅ 学习得到的
计算效率	⛔ 慢、占空间	✅ 快、轻量

6. 训练过程中，Embedding 层的 `weight` 矩阵是否可以参与反向传播并更新?

训练过程中，Embedding 层的 weight 矩阵是参与反向传播并更新的！

🔁 背后机制：

输入 ID → 取出对应的嵌入向量（就是 weight[i]）
嵌入向量参与前向传播
计算 loss 后反向传播时：
- 会根据这些嵌入向量参与的误差，计算梯度
- 然后对那一部分的 weight 进行更新

说白了：你的模型一边用它，一边改它，一边教它怎么变得更“有语义”。

举个例子：

embedding = nn.Embedding(1000, 64)
optimizer = torch.optim.Adam(embedding.parameters(), lr=0.01)

input_ids = torch.tensor([4, 999, 1, 23])  # 假设是句子的词ID
vectors = embedding(input_ids)  # (4, 64) 词向量

# 你可能接上 LSTM、Linear 之类做预测，然后：
loss = some_loss_fn(...)
loss.backward()
optimizer.step()  # ✅ 这里 embedding.weight 被更新了

如果你不想训练它呢？

有时候你会加载一个预训练的词向量（比如 word2vec 或 GloVe），然后你不希望它被更新。这时你可以：

embedding.weight.requires_grad = False

这样 PyTorch 在反向传播的时候就不会动它了。

7. 总结一下：

nn.Embedding() 就是：

给编号赋予意义的翻译官；

把“傻傻的数字”变成“有内涵的向量”；

是深度学习中处理分类ID（尤其是词汇）的神操作之一！

nn.Embedding 的 weight 默认是训练的*，你可以把它看作一个可以自我进化的“查词本”——随着训练不断修正它对每个词的理解