The `nn.Embedding` module in PyTorch is used for converting sparse one-hot vector representations of words into dense continuous-valued vectors, also known as word embeddings. Here's how you can use it:

1. Initialize the `nn.Embedding` layer with the desired number of words (`num_embeddings`) and the size of the word embeddings (`embedding_dim`):
```python
import torch
import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
```
2. The `nn.Embedding` layer takes in a tensor of integers as input, where each integer represents a word, and maps it to the corresponding word embedding.
```python
inputs = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5])
embedded = embedding(inputs)
print(embedded.shape)
# Output: torch.Size([5, embedding_dim])
```
Note that the input tensor must be of type `torch.LongTensor` and its values must be indices into the word embeddings, not the words themselves.
โมดูล `nn.Embedding` ใน PyTorch ใช้สำหรับการแปลงการแสดงเวกเตอร์แบบกระจัดกระจายของคำต่างๆ ให้เป็นเวกเตอร์ที่มีค่าต่อเนื่องหนาแน่น หรือที่เรียกว่าการฝังคำ วิธีการใช้งาน: 1. เริ่มต้นเลเยอร์ `nn.Embedding` ด้วยจำนวนคำที่ต้องการ (`num_embeddings`) และขนาดของคำที่ฝัง (`embedding_dim`): ```python import torch นำเข้า torch nn as nn embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim) ``` 2. เลเยอร์ `nn.Embedding` รับเทนเซอร์ของจำนวนเต็มเป็นอินพุต โดยที่จำนวนเต็มแต่ละตัวแทนคำ และแม็ปกับคำที่ฝังอยู่ที่สอดคล้องกัน ``` อินพุตหลาม = torch.LongTensor ([1, 2, 3, 4, 5]) ฝัง = การฝัง (อินพุต) พิมพ์ (embedded.shape) # เอาต์พุต: torch.Size ([5, embedding_dim]) ``` โปรดทราบว่าอินพุตเทนเซอร์ต้องเป็นประเภท `torch.LongTensor` และค่าของมันจะต้องเป็นดัชนีในการฝังคำ ไม่ใช่ตัวคำเอง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence