深入浅出：tf.nn.embedding_lookup

一、概述

在自然语言处理（NLP）领域中，我们需要将文本数据转换成计算机理解的数字表示。为了解决这个问题，我们可以使用向量化表示方法。其中，word2vec 是一种非常流行的算法，它能将单词转化成连续的向量表示。tensorflow 中的 tf.nn.embedding_lookup 函数，就是方便用户在模型中使用嵌入向量的工具。在本文中，我们将从多个方面来了解 tf.nn.embedding_lookup 的使用方法。

二、使用 tf.nn.embedding_lookup

tf.nn.embedding_lookup 的主要作用是在一个嵌入矩阵查找的过程中，根据输入的 id 查找到对应的嵌入向量。embedding_lookup的参数如下：

tf.nn.embedding_lookup(
    params,  # 嵌入矩阵
    ids,  # 待查找的id
    partition_strategy='mod',  # 分割策略
    name=None,  # 操作名称
    validate_indices=True,  # 是否对id进行验证
    max_norm=None)  # 对嵌入向量的大小进行截断

其中，params 是嵌入矩阵，ids 是需要查找的 id 列表。这个函数的返回值将是一个张量，它的形状为 [batch_size, embedding_size]。

三、创建嵌入矩阵

在使用 tf.nn.embedding_lookup 前，我们需要先创建嵌入矩阵和对应的 id 列表。下面是一个简单的例子，我们使用一个大小为 [vocabulary_size, embedding_size] 的嵌入矩阵，来保存单词对应的向量：

vocabulary_size = 10000
embedding_size = 128
embedding_matrix = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0))

其中，第一维的大小 vocabulary_size 表示嵌入矩阵包含的词汇数目，第二个维度的大小 embedding_size 表示嵌入向量的维数。在创建好嵌入矩阵后，我们可以使用 tf.nn.embedding_lookup 查找对应的嵌入向量。

四、使用样例

以下是一个简单的样例，我们使用 tf.nn.embedding_lookup 查找 id 为 [1, 2] 的词对应的嵌入向量。

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
vocabulary_size = 1000
embedding_size = 128
 
# 创建嵌入矩阵
embedding_matrix = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0))
 
# 查找 id 为 [1, 2] 的词对应的嵌入向量
input_ids = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int32)
input_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, input_ids)
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    embedding_matrix_val, input_embeddings_val = sess.run([embedding_matrix, input_embeddings])
    print("嵌入矩阵的大小：", embedding_matrix_val.shape)
    print("id 为 [1, 2] 的词对应的嵌入向量：", input_embeddings_val.shape)

执行上面的代码，得到的结果如下所示：

嵌入矩阵的大小： (1000, 128)
id 为 [1, 2] 的词对应的嵌入向量： (2, 128)

我们可以看到嵌入矩阵的大小是 (1000, 128)，而 id 为 [1, 2] 的词对应的嵌入向量的形状是 (2, 128)。

五、参数讲解

除了前面提到的参数外，tf.nn.embedding_lookup 还有一些其他的参数需要我们了解一下：

1. partition_strategy

partition_strategy 决定了如何在多个不同计算资源上分别存储嵌入矩阵的变量。当使用多个计算设备进行并行计算时，可能会出现嵌入矩阵无法全部容纳在单个设备上的情况。此时 tf.nn.embedding_lookup 会根据 partition_strategy 的设置，将嵌入矩阵分割成多块，分别存储在不同的计算设备上。

具体的 partition_strategy 参数包括两种：

“mod”：根据 id 选择设备，i % num_partitions
“div”：根据 embedding matrix 的索引选择设备，i / num_partitions

2. validate_indices

validate_indices 参数表示在查找过程中，是否对输入 id 进行验证，确保其在象征表中有效。如果设置了这个参数，那么就必须对需要查询的所有 id 进行验证，否则将会抛出异常。

3. max_norm

max_norm 参数表示对嵌入向量的大小进行截断，超过指定大小的部分将被剪切掉。这个参数可以有效地限制向量的大小，避免模型过于复杂，同时也使得模型更稳定。

六、总结

在本文中，我们从多个方面讲述了 tf.nn.embedding_lookup 的使用方法。首先，我们介绍了该函数的概述，然后详细讲解了使用 tf.nn.embedding_lookup 的步骤和样例。最后，我们讨论了一些与 tf.nn.embedding_lookup 相关的参数，希望能够帮助读者了解该函数的更多细节。通过使用该函数，我们可以方便地将文本数据转化为机器可以理解的数字表示，在自然语言处理等领域中得到更好的应用。

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