深入淺出：tf.nn.embedding_lookup

一、概述

在自然語言處理（NLP）領域中，我們需要將文本數據轉換成計算機理解的數字表示。為了解決這個問題，我們可以使用向量化表示方法。其中，word2vec 是一種非常流行的演算法，它能將單詞轉化成連續的向量表示。tensorflow 中的 tf.nn.embedding_lookup 函數，就是方便用戶在模型中使用嵌入向量的工具。在本文中，我們將從多個方面來了解 tf.nn.embedding_lookup 的使用方法。

二、使用 tf.nn.embedding_lookup

tf.nn.embedding_lookup 的主要作用是在一個嵌入矩陣查找的過程中，根據輸入的 id 查找到對應的嵌入向量。embedding_lookup的參數如下：

tf.nn.embedding_lookup(
    params,  # 嵌入矩陣
    ids,  # 待查找的id
    partition_strategy='mod',  # 分割策略
    name=None,  # 操作名稱
    validate_indices=True,  # 是否對id進行驗證
    max_norm=None)  # 對嵌入向量的大小進行截斷

其中，params 是嵌入矩陣，ids 是需要查找的 id 列表。這個函數的返回值將是一個張量，它的形狀為 [batch_size, embedding_size]。

三、創建嵌入矩陣

在使用 tf.nn.embedding_lookup 前，我們需要先創建嵌入矩陣和對應的 id 列表。下面是一個簡單的例子，我們使用一個大小為 [vocabulary_size, embedding_size] 的嵌入矩陣，來保存單詞對應的向量：

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

其中，第一維的大小 vocabulary_size 表示嵌入矩陣包含的辭彙數目，第二個維度的大小 embedding_size 表示嵌入向量的維數。在創建好嵌入矩陣後，我們可以使用 tf.nn.embedding_lookup 查找對應的嵌入向量。

四、使用樣例

以下是一個簡單的樣例，我們使用 tf.nn.embedding_lookup 查找 id 為 [1, 2] 的詞對應的嵌入向量。

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
vocabulary_size = 1000
embedding_size = 128
 
# 創建嵌入矩陣
embedding_matrix = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0))
 
# 查找 id 為 [1, 2] 的詞對應的嵌入向量
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("嵌入矩陣的大小：", embedding_matrix_val.shape)
    print("id 為 [1, 2] 的詞對應的嵌入向量：", input_embeddings_val.shape)

執行上面的代碼，得到的結果如下所示：

嵌入矩陣的大小： (1000, 128)
id 為 [1, 2] 的詞對應的嵌入向量： (2, 128)

我們可以看到嵌入矩陣的大小是 (1000, 128)，而 id 為 [1, 2] 的詞對應的嵌入向量的形狀是 (2, 128)。

五、參數講解

除了前面提到的參數外，tf.nn.embedding_lookup 還有一些其他的參數需要我們了解一下：

1. partition_strategy

partition_strategy 決定了如何在多個不同計算資源上分別存儲嵌入矩陣的變數。當使用多個計算設備進行並行計算時，可能會出現嵌入矩陣無法全部容納在單個設備上的情況。此時 tf.nn.embedding_lookup 會根據 partition_strategy 的設置，將嵌入矩陣分割成多塊，分別存儲在不同的計算設備上。

具體的 partition_strategy 參數包括兩種：

• “mod”：根據 id 選擇設備，i % num_partitions
• “div”：根據 embedding matrix 的索引選擇設備，i / num_partitions

2. validate_indices

validate_indices 參數表示在查找過程中，是否對輸入 id 進行驗證，確保其在象徵表中有效。如果設置了這個參數，那麼就必須對需要查詢的所有 id 進行驗證，否則將會拋出異常。

3. max_norm

max_norm 參數表示對嵌入向量的大小進行截斷，超過指定大小的部分將被剪切掉。這個參數可以有效地限制向量的大小，避免模型過於複雜，同時也使得模型更穩定。

六、總結

在本文中，我們從多個方面講述了 tf.nn.embedding_lookup 的使用方法。首先，我們介紹了該函數的概述，然後詳細講解了使用 tf.nn.embedding_lookup 的步驟和樣例。最後，我們討論了一些與 tf.nn.embedding_lookup 相關的參數，希望能夠幫助讀者了解該函數的更多細節。通過使用該函數，我們可以方便地將文本數據轉化為機器可以理解的數字表示，在自然語言處理等領域中得到更好的應用。