tf.nn.embedding_lookup（）函数

一、tf.nn.embedding_lookup（）

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup（tensor, id）:tensor就是输入张量，id就是张量对应的索引。

二、代码

import tensorflow as tf
import numpy as np

input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])

embedding = tf.Variable(np.identity(5, dtype=np.int32))
input_embedding = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_ids)

sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(embedding.eval())
print(sess.run(input_embedding, feed_dict={input_ids:[1, 2, 3, 0, 3, 2, 1]}))

（1）

print(embedding.eval())

（2）

print(sess.run(input_embedding, feed_dict={input_ids:[1, 2, 3, 0, 3, 2, 1]}))

根据input_ids中的id，寻找embedding中的对应元素。比如，input_ids=[1,3,5]，则找出embedding中下标为1,3,5的向量组成一个矩阵返回。

三、Embedding原理

参考：https://blog.csdn.net/laolu1573/article/details/77170407