embedding

嵌入层(Embedding Layer)

注意：此OP将在未来的版本中被移除！该OP要求输入Tensor shape的最后一维必须为1。推荐使用fluid. cn_api_fluid_embedding 。

该OP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。

要求input的最后一维必须等于1，输出的Tensor的shape是将输入Tensor shape的最后一维的1替换为emb_size。

参数：

input (Variable) - 存储id信息的Tensor或LoDTensor，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。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）。
is_sparse (bool) - 是否使用稀疏的更新方式，这个参数只会影响反向的梯度更新的性能，sparse更新速度更快，推荐使用稀疏更新的方式。但某些optimizer不支持sparse更新，比如 cn_api_fluid_optimizer_AdadeltaOptimizer 、 cn_api_fluid_optimizer_AdamaxOptimizer 、 cn_api_fluid_optimizer_DecayedAdagradOptimizer 、 cn_api_fluid_optimizer_FtrlOptimizer 、 cn_api_fluid_optimizer_LambOptimizer 、cn_api_fluid_optimizer_LarsMomentumOptimizer ，此时is_sparse必须为False。默认为False。
padding_idx (int|long|None) - 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。
param_attr (ParamAttr) - 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。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 NumpyArrayInitializer 进行初始化，即可实现加载自定义或预训练的词向量。详细使用方法见代码示例2。
dtype (str|core.VarDesc.VarType) - 输出Tensor或LoDTensor的数据类型，数据类型必须为：float32或float64，默认为float32。

返回：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 numpy as np
data = fluid.layers.data(name='sequence', shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
# 示例 1
emb_1 = fluid.layers.embedding(input=data, size=[128, 64])
w_param_attrs = fluid.ParamAttr(
    name="emb_weight",
    learning_rate=0.5,
    initializer=fluid.initializer.NumpyArrayInitializer(weight_data),
    trainable=True)
emb_2 = fluid.layers.embedding(input=data, size=(128, 100), param_attr=w_param_attrs, dtype='float32')