sparse_embedding¶
- paddle.static.nn. sparse_embedding ( input, size, padding_idx=None, is_test=False, entry=None, table_class='CommonSparseTable', param_attr=None, dtype='float32' ) [源代码] ¶
在飞桨参数服务器模式的大规模稀疏训练中作为 embedding lookup 层的算子，而不是使用 paddle.nn.functional.embedding。
根据 input 中的 id 信息从 embedding 矩阵中查询对应 embedding 信息，并会根据输入的 size (vocab_size, emb_size)和 dtype 自动构造一个二维 embedding 矩阵。
输出的 Tensor 的 shape 是将输入 Tensor shape 的会在输出的 embedding 最后追加一维 emb_size。
input 中的 id 必须满足 0 =< id < size[0]，否则程序会抛异常退出。
Case 1:
input 是 Tensor，且 padding_idx = -1
input.data = [[1, 3], [2, 4], [4, 127]]
input.shape = [3, 2]
若 size = [128, 16]
输出为 Tensor:
out.shape = [3, 2, 16]
out.data = [[[0.129435295, 0.244512452, ..., 0.436322452],
[0.345421456, 0.524563927, ..., 0.144534654]],
[[0.345249859, 0.124939536, ..., 0.194353745],
[0.945345345, 0.435394634, ..., 0.435345365]],
[[0.945345345, 0.435394634, ..., 0.435345365],
[0.0, 0.0, ..., 0.0 ]]] # padding data
输入的 padding_idx 小于 0，则自动转换为 padding_idx = -1 + 128 = 127，对于输入 id 为 127 的词，进行 padding 处理。
Case 2:
input 是 lod level 为 1 的 LoDTensor，且 padding_idx = 0
input.lod = [[2, 3]]
input.data = [[1], [3], [2], [4], [0]]
input.shape = [5, 1]
若 size = [128, 16]
输出为 LoDTensor:
out.lod = [[2, 3]]
out.shape = [5, 1, 16]
out.data = [[[0.129435295, 0.244512452, ..., 0.436322452]],
[[0.345421456, 0.524563927, ..., 0.144534654]],
[[0.345249859, 0.124939536, ..., 0.194353745]],
[[0.945345345, 0.435394634, ..., 0.435345365]],
[[0.0, 0.0, ..., 0.0 ]]] # padding data
输入的 padding_idx = 0，则对于输入 id 为 0 的词，进行 padding 处理。
参数¶
input (Variable) - 存储 id 信息的 Tensor，数据类型必须为：int64，输入的 shape 最后一维须为 1。input 中的 id 必须满足
0 =< id < size[0]。size (tuple|list) - embedding 矩阵的维度(vocab_size，emb_size)。必须包含两个元素，第一个元素为 vocab_size(词表大小)，第二个为 emb_size（embedding 层维度）。大规模稀疏场景下，参数规模初始为 0，会随着训练的进行逐步扩展，因此如果 vocab_size 暂时无用，其值可以为任意整数，emb_size 则为词嵌入权重参数的维度配置。
padding_idx (int|long|None，可选) - padding_idx 需在区间
[-vocab_size, vocab_size)，否则不生效，padding_idx < 0时，padding_idx 会被改成``vocab_size + padding_idx``，input 中等于 padding_index 的 id 对应的 embedding 信息会被设置为 0，且这部分填充数据在训练时将不会被更新。如果为 None，不作处理，默认为 None。is_test (bool，可选) - 表示训练/预测模式。在预测模式(is_test=False)下，遇到不存在的特征，不会初始化及创建，直接以 0 填充后返回。默认值为 False。
entry (str，可选) - 准入策略配置，目前支持概率准入 ProbabilityEntry 和频次准入 CountFilterEntry。默认为 None。
table_class (str，可选) - 稀疏表的类型，其值可以为 CommonSparseTable 和 SSDSparseTable。默认为 CommonSparseTable。
param_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 cn_api_paddle_ParamAttr。此外，可以通过
param_attr参数加载用户自定义或预训练的词向量。只需将本地词向量转为 numpy 数据格式，且保证本地词向量的 shape 和 embedding 的size参数一致，然后使用 to_tensor 进行初始化，即可实现加载自定义或预训练的词向量。dtype (str) - 输出 Tensor 的数据类型，数据类型必须为：float32 或 float64，默认为 float32。
返回¶
Variable，input 映射后得到的 Embedding Tensor 或 LoDTensor，数据类型和 dtype 定义的类型一致。
代码示例¶
import paddle
paddle.enable_static()
sparse_feature_dim = 1024
embedding_size = 64
# Only when the feature appear more than 10 times or more will be participated in the training.
entry = paddle.distributed.CountFilterEntry(10)
input = paddle.static.data(name='ins', shape=[1], dtype='int64')
emb = paddle.static.nn.sparse_embedding(
input=input,
size=[sparse_feature_dim, embedding_size],
is_test=False,
entry=entry,
param_attr=paddle.ParamAttr(name="SparseFeatFactors",
initializer=paddle.nn.initializer.Uniform()))