Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
hoe nn.embedding te gebruiken

###

### Antwoord:
hoe nn.embedding te gebruiken
Hieronder volgt het voorbeeld van PyTorch Embedding:.juju = = torch.[[[]py import torch import torch.nn als nn import torch.nn.fufufufufu import torch.optim als opt torch. many_seed(2) word_conversie = {"hey": 0, "there": 1} embedden = nn.Embdding(2, 3) lookup = torch.tensor([word_conversie["], dtype=torch.long) hey_embedden = embedden(lookup) print(hey_embedden) n, d, m = 2, 4, 6 embedden = nn.Embbedden, d, max_norm=True) Gewicht = torch.randn, d), vereist_grad=True) index = torch.tensor([1, 3]]]) x = embedding.weight.clone() @ @. { embedding], y. {eb. {eb== score = = torch.sum(score = 1) score = = f.logsigmooid(score = = neg_embed_v = self.v_embed_v).squeeze() score = torch.sum(score = 1) score = = F.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.g_embed_uul(v = self.v_embeddings(neg_v) negtv_score = torch.bmm(negg_embed_v) negtv_score = torch.bmm(neggg_embed_v, embed_u.unsqueezezee(2)).squeeze() negtv_score == F.logsigmoid(1 * negtv_score ==== torch.bmm = =========
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
hoe nn.embedding te gebruiken

###

### Antwoord:
Hieronder volgt het voorbeeld van PyTorch Embedding:.juju = = torch.[[[]py import torch import torch.nn als nn import torch.nn.fufufufufu import torch.optim als opt torch. many_seed(2) word_conversie = {"hey": 0, "there": 1} embedden = nn.Embdding(2, 3) lookup = torch.tensor([word_conversie["], dtype=torch.long) hey_embedden = embedden(lookup) print(hey_embedden) n, d, m = 2, 4, 6 embedden = nn.Embbedden, d, max_norm=True) Gewicht = torch.randn, d), vereist_grad=True) index = torch.tensor([1, 3]]]) x = embedding.weight.clone() @ @. { embedding], y. {eb. {eb== score = = torch.sum(score = 1) score = = f.logsigmooid(score = = neg_embed_v = self.v_embed_v).squeeze() score = torch.sum(score = 1) score = = F.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.logsigmooid(score = = f.g_embed_uul(v = self.v_embeddings(neg_v) negtv_score = torch.bmm(negg_embed_v) negtv_score = torch.bmm(neggg_embed_v, embed_u.unsqueezezee(2)).squeeze() negtv_score == F.logsigmoid(1 * negtv_score ==== torch.bmm = =========