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所以我的意思是你有一个分类特征 $X$(假设你已经把它变成了整数)并说你想使用特征 $A$ 将它嵌入到某个维度中,其中 $A$ 是 arity x n_embed .
通常的做法是什么?使用 for 循环和 vmap 是否正确?我不想要像 jax.nn
这样的东西,像
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding
例如考虑高 arity 和低嵌入 dim。
这里的 flax.linen 实现中是 jnp.take
吗? https://github.com/google/flax/blob/main/flax/linen/linear.py#L624
最佳答案
事实上,在纯 jax 中执行此操作的典型方法是使用 jnp.take
。给定形状为 (num_embeddings, num_features)
的嵌入数组 A
和形状为 (n,)
的整数的分类特征 x
> 然后下面为您提供嵌入查找。
jnp.take(A, x, axis=0) # shape: (n, num_features)
如果使用 Flax,那么推荐的方法是使用 flax.linen.Embed
模块,并会达到同样的效果:
import flax.linen as nn
class Model(nn.Module):
@nn.compact
def __call__(self, x):
emb = nn.Embed(num_embeddings, num_features)(x) # shape
关于jax - 在 jax 中进行嵌入的推荐方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72817730/
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