TokenAndPositionEmbedding 层

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TokenAndPositionEmbedding 类

keras_hub.layers.TokenAndPositionEmbedding(
    vocabulary_size,
    sequence_length,
    embedding_dim,
    tie_weights=True,
    embeddings_initializer="uniform",
    mask_zero=False,
    **kwargs
)

一个将 token 和位置嵌入求和的层。

token 和位置嵌入是表示句子中的词及其顺序的方式。该层创建了一个 keras.layers.Embedding token 嵌入和一个 keras_hub.layers.PositionEmbedding 位置嵌入，并在调用时对其输出求和。该层假设输入中的最后一个维度对应于序列维度。

参数

• vocabulary_size: 词汇表的尺寸。
• sequence_length: 输入序列的最大长度
• embedding_dim: 嵌入层的输出维度
• tie_weights: 布尔值，表示嵌入矩阵和reverse投影矩阵是否共享相同的权重。
• embeddings_initializer: 用于嵌入层的初始化器
• mask_zero: 布尔值，表示输入值 0 是否是一个特殊的“填充”值，应该被屏蔽掉。这在使用可能接受可变长度输入的循环层时很有用。如果为 True，则模型中的所有后续层都需要支持屏蔽，否则会引发异常。如果mask_zero设置为 True，则作为结果，词汇表中不能使用索引 0（input_dim 应该等于词汇表大小 + 1）。
• **kwargs: 传递给 keras.layers.Layer 的其他关键字参数，包括name、trainable、dtype等。

示例

inputs = np.ones(shape=(1, 50), dtype="int32")
embedding_layer = keras_hub.layers.TokenAndPositionEmbedding(
    vocabulary_size=10_000,
    sequence_length=50,
    embedding_dim=128,
)
outputs = embedding_layer(inputs)