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mindspore.nn.Embedding

class mindspore.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, use_one_hot=False, embedding_table='normal', dtype=mstype.float32, padding_idx=None)

A simple lookup table that stores embeddings of a fixed dictionary and size.

This module is often used to store word embeddings and retrieve them using indices. The input to the module is a list of indices, and the output is the corresponding word embeddings.

Note

When ‘use_one_hot’ is set to True, the type of the x must be mindspore.int32.

Parameters

• vocab_size (int) – Size of the dictionary of embeddings.

• embedding_size (int) – The size of each embedding vector.

• use_one_hot (bool) – Specifies whether to apply one_hot encoding form. Default: False.

• embedding_table (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) – Initializer for the embedding_table. Refer to class initializer for the values of string when a string is specified. Default: ‘normal’.

• dtype (mindspore.dtype) – Data type of x. Default: mindspore.float32.

• padding_idx (int, None) – When the padding_idx encounters index, the output embedding vector of this index will be initialized to zero. Default: None. The feature is inactivated.

Inputs:

• x (Tensor) - Tensor of shape $(\text{batch\_size},\text{x\_length})$. The elements of the Tensor must be integer and not larger than vocab_size. Otherwise the corresponding embedding vector will be zero. The data type is int32 or int64.

Outputs:

Tensor of shape $(\text{batch\_size},\text{x\_length},\text{embedding\_size})$.

Raises

• TypeError – If vocab_size or embedding_size is not an int.

• TypeError – If use_one_hot is not a bool.

• ValueError – If padding_idx is an int which not in range [0, vocab_size].

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> net = nn.Embedding(20000, 768,  True)
>>> x = Tensor(np.ones([8, 128]), mindspore.int32)
>>> # Maps the input word IDs to word embedding.
>>> output = net(x)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(8, 128, 768)