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目录

一、核心定义与区别

二、常见Encoding编码

(1) 独热编码（One-Hot Encoding）

(2) 位置编码（Positional Encoding）

(3) 标签编码（Label Encoding）

(4) 注意事项 

三、常见Embedding词嵌入

(1) 基础词嵌入（nn.Embedding）

(2) 预训练嵌入（from_pretrained） 

(3) 类别特征嵌入（自定义类）

(4) 注意事项 

四、对比总结

五、编码与嵌入的联合使用

总结

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新年快乐，这几天将之前做的笔记整理了一下，补充了一点，正式开始学习！ 

                                                                                                                —— 24.2.4

一、核心定义与区别

特性	Encoding（编码）	Embedding（嵌入）
目标	将数据转换为特定格式（如数值、二进制、位置信息等），以满足模型输入要求。	将离散符号（如单词、类别）映射到低维连续向量空间，捕捉语义或结构关系。
数学形式	通常为确定性规则或固定函数（如独热编码、位置编码）。	通过可学习的参数矩阵（如神经网络中的嵌入层）生成。
维度	维度可能较高（如独热编码的维度等于类别数量）。	维度固定且较低（如词嵌入常用 100~1000 维）。
可训练性	不可训练（静态规则）。	可训练（通过反向传播优化）。
应用场景	数据预处理、位置信息编码、分类标签处理。	词向量表示、类别特征嵌入、图节点表示。

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二、常见Encoding编码

(1) 独热编码（One-Hot Encoding）

• 定义：将离散类别映射为二进制向量，仅一个位置为1，其余为0。

• 注意：

  独热编码	使用 torch.nn.functional.one_hot，注意设置 num_classes 参数。

• 示例：

# 类别：["猫", "狗", "鸟"]
"猫" → [1, 0, 0]
"狗" → [0, 1, 0]
"鸟" → [0, 0, 1]

• 缺点：维度爆炸（高维稀疏），无法表达类别间关系。

参数	类型	描述	是否必需	默认值
tensor	torch.Tensor	输入的整数类别索引张量（如 [0, 2, 1]）	是	-
num_classes	int	类别总数（决定输出维度）	是	-

(2) 位置编码（Positional Encoding）

• 定义：为序列数据（如文本、时间序列）添加位置信息，常用正弦/余弦函数生成。

• 注意：

  位置编码	自定义生成矩阵后叠加到词嵌入上，需与输入张量形状匹配。

• Transformer 中的公式：

  

参数	类型	描述	是否必需	默认值
max_seq_len	int	最大序列长度（决定编码矩阵的行数）	是	-
d_model	int	特征维度（决定编码矩阵的列数）	是

(3) 标签编码（Label Encoding）

• 定义：将类别映射为整数（如 "红"→0, "蓝"→1, "绿"→2），但可能引入错误的大小关系。

(4) 注意事项 

1. 独热编码的输入限制：

   • 输入张量必须是整数类型（如 torch.long）。

   • 索引值必须小于 num_classes，否则会越界。

2. 位置编码的叠加方式：

   • 需与词嵌入维度一致（d_model），且直接相加前确保形状匹配。

独热编码	num_classes	控制输出维度，避免索引越界
位置编码	max_seq_len, d_model	定义编码矩阵的尺寸和特征维度

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三、常见Embedding词嵌入

(1) 基础词嵌入（nn.Embedding）

nn.Embedding()模块

注意：

词嵌入	使用 nn.Embedding 层，输入为整数索引张量，输出为浮点数向量。

embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=300)

参数	类型	描述	是否必需	默认值
num_embeddings	int	词汇表大小（唯一符号数量）	是	-
embedding_dim	int	嵌入向量的维度	是	-
padding_idx	int	填充符索引（对应向量初始化为零）	否	None
max_norm	float	向量最大范数（超过时缩放）	否	None
scale_grad_by_freq	bool	根据词频缩放梯度（罕见词更大更新）	否	False

import torch.nn as nn# 定义嵌入层：词汇表大小=10000，嵌入维度=300
embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=300)# 输入：单词索引（形状 [batch_size, seq_len]）
input_ids = torch.LongTensor([[1, 22, 45], [3, 8, 2]])  # 示例输入# 获取词嵌入向量
embeddings = embedding_layer(input_ids)  # 输出形状 [2, 3, 300]

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(2) 预训练嵌入（from_pretrained） 

nn.Embedding.from_pretrained()

注意： 

预训练嵌入

通过 from_pretrained 加载，freeze=True 可固定嵌入参数（适用于迁移学习）。

pretrained_emb = nn.Embedding.from_pretrained(glove.vectors, freeze=True)

参数	类型	描述	是否必需	默认值
embeddings	torch.Tensor	预训练嵌入矩阵（形状 [num_emb, dim]）	是	-
freeze	bool	是否冻结参数（不更新）	否	True
padding_idx	int	同基础 nn.Embedding	否	None
max_norm	float	同基础 nn.Embedding	否	None

如GloVe： 

from torchtext.vocab import GloVe# 加载预训练的 GloVe 词向量
glove = GloVe(name='6B', dim=100)  # 使用 100 维的 GloVe# 获取单词 "apple" 的向量
apple_vector = glove['apple']  # 形状 [100]# 将预训练向量转换为嵌入层
pretrained_emb = nn.Embedding.from_pretrained(glove.vectors, freeze=False)  # freeze=True 表示不更新

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(3) 类别特征嵌入（自定义类）

CategoryEmbedding

user_embedding = CategoryEmbedding(num_categories=1000, embedding_dim=64)

参数	类型	描述	是否必需	默认值
num_categories	int	类别总数（如用户数、商品数）	是	-
embedding_dim	int	嵌入向量的维度	是	-

注意：

类别嵌入	将高基数类别（如用户ID）映射为低维向量，避免维度爆炸。

import torch.nn as nnclass CategoryEmbedding(nn.Module):def __init__(self, num_categories, embedding_dim):super().__init__()self.embedding = nn.Embedding(num_categories, embedding_dim)def forward(self, category_ids):return self.embedding(category_ids)# 示例：用户ID嵌入（假设有 1000 个用户）
user_embedding = CategoryEmbedding(num_categories=1000, embedding_dim=64)
user_ids = torch.tensor([5, 12, 8])  # 输入用户ID
embedded_users = user_embedding(user_ids)  # 形状 [3, 64]

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(4) 注意事项 

1. 嵌入层的输入要求：

   • nn.Embedding 的输入为整数索引，非浮点数。

2. 预训练嵌入的兼容性：

   • 加载预训练向量时，需确保 num_embeddings 和 embedding_dim 与预训练矩阵一致。

基础词嵌入	num_embeddings, embedding_dim	决定嵌入层的输入输出维度
预训练嵌入	embeddings, freeze	加载外部知识，控制参数更新
类别嵌入	num_categories, embedding_dim	处理高基数离散特征，避免维度灾难

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四、对比总结

维度	Encoding	Embedding
语义保留	无（仅符号化）	高（捕捉语义相似性）
计算开销	低（静态计算）	高（需训练参数）
灵活性	固定规则	可自适应任务优化
典型应用	数据预处理、位置编码	词向量、推荐系统、图表示学习

场景	推荐方法
类别特征且维度低	独热编码（简单高效）
类别特征维度高（如用户ID）	嵌入（避免维度灾难）
序列位置信息	位置编码（如 Transformer）
需要捕捉语义相似性	嵌入（如词向量）
计算资源有限	优先选择静态编码（如哈希编码）

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五、编码与嵌入的联合使用

在 Transformer 中，词嵌入和位置编码共同构成输入表示：

参数	类型	描述	是否必需	默认值
vocab_size	int	词汇表大小（词嵌入参数）	是	-
d_model	int	特征维度（词嵌入和位置编码共享）	是	-
max_seq_len	int	最大序列长度（位置编码参数）	是	-

import torch
import torch.nn as nnclass TransformerInput(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model, max_seq_len):super().__init__()self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)self.position_encoding = self._generate_position_encoding(max_seq_len, d_model)def _generate_position_encoding(self, max_len, d_model):position = torch.arange(max_len).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))pe = torch.zeros(max_len, d_model)pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)return pe  # 形状: [max_len, d_model]def forward(self, x):# x: [batch_size, seq_len]token_emb = self.token_embedding(x)  # [batch_size, seq_len, d_model]seq_len = x.size(1)positions = self.position_encoding[:seq_len, :]  # [seq_len, d_model]return token_emb + positions  # [batch_size, seq_len, d_model]

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总结

• Encoding 是广义的数据转换方式，强调格式兼容性（如独热编码、位置编码）。

• Embedding 是特殊的编码方法，通过可学习的低维向量捕捉语义信息（如词嵌入）。

• 两者常结合使用（如 Transformer 中的词嵌入+位置编码），分别处理不同维度的信息。