位置编码层

`PositionEmbedding` 类

keras_hub.layers.PositionEmbedding(
    sequence_length, initializer="glorot_uniform", **kwargs
)

一个为输入序列学习位置编码的层。

这个类假设在输入张量中，最后一维对应特征，倒数第二维对应序列。

此层不支持掩码（masking），但可以与 keras.layers.Embedding 结合使用以支持填充掩码。

参数

sequence_length: 动态序列的最大长度。
initializer: 用于嵌入权重的初始化器。默认为 "glorot_uniform"。
seq_axis: 在输入张量中添加嵌入的轴。
**kwargs: 传递给 keras.layers.Layer 的其他关键字参数，包括 name、trainable、dtype 等。

调用参数

inputs: 用于计算嵌入的张量输入，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim)。只使用输入形状，因为位置嵌入不依赖于输入序列内容。
start_index: 一个整数或整数张量。开始计算位置嵌入的位置。这在缓存解码（cached decoding）期间很有用，其中每个位置都在循环中单独预测。

示例

直接在输入上调用。

>>> layer = keras_hub.layers.PositionEmbedding(sequence_length=10)
>>> layer(np.zeros((8, 10, 16)))

与词元嵌入结合使用。

seq_length = 50
vocab_size = 5000
embed_dim = 128
inputs = keras.Input(shape=(seq_length,))
token_embeddings = keras.layers.Embedding(
    input_dim=vocab_size, output_dim=embed_dim
)(inputs)
position_embeddings = keras_hub.layers.PositionEmbedding(
    sequence_length=seq_length
)(token_embeddings)
outputs = token_embeddings + position_embeddings

参考文献

Devlin 等人，2019年

位置编码层

PositionEmbedding 类

位置编码层

PositionEmbedding 类

`PositionEmbedding` 类