结论：在PyTorch中，如果在训练中使用了embedding层，那么embedding.weight会被反向更新。
这是因为在训练过程中，模型的参数会根据损失函数的反向传播进行更新，而embedding层的参数embedding.weight也是模型的一部分，因此也会被更新。
对于RNN网络来说，embedding层通常用于将输入的离散化表示（例如单词ID）转换为连续的向量表示。这些向量表示可以作为RNN网络的输入，帮助模型更好地理解文本数据。在RNN网络中，embedding层通常是一个独立的模块，其权重参数会被随机初始化，并根据训练数据进行反向更新，以使得输入的离散化表示能够更好地在连续空间中表示。
如果在模型中使用了预训练的词向量来初始化embedding层，那么在训练过程中，这些预训练的词向量通常会被固定，不再进行更新。
在PyTorch中，可以通过设置requires_grad属性来控制张量是否需要被更新。当requires_grad属性被设置为False时，该张量不会参与梯度计算，也不会被更新。因此，如果在初始化embedding层时，将其权重参数初始化为预训练的词向量，并将requires_grad属性设置为False，则在训练过程中，这些预训练的词向量不会被更新，而只有其他的参数会被更新。
以下是一个示例代码，演示了如何使用预训练的词向量来初始化embedding层，并将其权重参数设置为不可更新：
import torch
from torch import nn
# 预训练的词向量矩阵，形状为 [词汇表大小, 词向量维度]
pretrained_embeddings = ...
# 定义一个简单的RNN模型
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
super(RNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings) # 使用预训练的词向量初始化 embedding
self.embedding.weight.requires_grad = False # 将 embedding 的权重参数设置为不可更新
self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 1)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
_, h = self.rnn(x)
out = self.fc(h.squeeze(0))
return out
# 实例化模型
model = RNN(vocab_size=10000, embedding_dim=300, hidden_dim=128)
# 打印模型中的参数信息
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param.requires_grad)
在上面的代码中，我们定义了一个简单的RNN模型，并使用预训练的词向量初始化了embedding层的权重参数。然后，我们将embedding层的权重参数的requires_grad属性设置为False，表示该参数不会参与训练过程中的反向传播和梯度更新。最后，我们打印了模型中的所有参数的requires_grad属性，可以看到，embedding.weight的requires_grad属性被设置为了False。
原文地址:https://blog.csdn.net/AdamCY888/article/details/134742847
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_49300.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
