[ 仅参数名不一致 ]torch.nn.functional.embedding¶

torch.nn.functional.embedding ¶

torch.nn.functional.embedding(input, weight, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False)

paddle.nn.functional.embedding(x, weight, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, sparse=False, scale_grad_by_freq=False, name=None)

两者功能一致且参数用法一致，仅参数名不一致，具体如下：

PyTorch	PaddlePaddle	备注
input	x	输入 Tensor，仅参数名不同。
weight	weight	嵌入矩阵权重。
padding_idx	padding_idx	视为填充的下标，参数完全一致。
max_norm	max_norm	如果给定，Embeddding 向量的范数（范数的计算方式由 norm_type 决定）超过了 max_norm 这个界限，就要再进行归一化。
norm_type	norm_type	应用 max_norm 时所计算的 p 阶范数的 p 值。
scale_grad_by_freq	scale_grad_by_freq	是否根据单词在 mini-batch 中出现频率的倒数缩放梯度。
sparse	sparse	是否使用稀疏更新。