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embedding：就是将词向量或者图向量 采用权重升维度，更好的去表达这个特征；nn.Embedding 是 PyTorch 中的 查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词 ID、实体 ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为 (num_embeddings, embedding_dim) 的权重矩阵，实现高效的“索引 → 向量”转换。为避免显式构造稀疏的 one-hot 张量，PyTorch 直接根据索引做“取行”操作，效率更高、内存更省。

import torch
import torch.nn as nn# 假设词汇表大小为10，每个词嵌入的维度为3
vocab_size = 10
embedding_dim = 256
embedding_layer = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
input_indices = torch.tensor([[1, 3, 5, 2, 7],[1, 3, 5, 2, 7]]) # [2,5]
embedded_input = embedding_layer(input_indices) #[2,5,256]

简单吧；