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  ### torch.nn.Embedding
  
  torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None, device=None, dtype=None)
  
  num_embeddings: 构建语料库字典的大小
  embedding_dim: 每个词向要编码成向量的长度
  padding_idx: 输出遇到此下标时用0填充(非必要参数)
  max_norm：对词嵌入进行归一化，使他们的范数小于max_norm(非必要参数)
  norm_type: max_norm在计算范数时的范数类型，如：可以选择1范数，2范数
  scale_grad_by_freq：将通过小批量中单词频率的倒数来缩放梯度。这里的词频是指输入的句子。
  sparse：如果为True，则与权重矩阵相关的梯度转变为稀疏张量。这里的稀疏张量是指方向传播的时候只更新当前使用此的权重矩阵，加快更新速度。这里和word2vec的负采样有相似之处
  
  import torch
  import torch.nn as nn
  
  torch.manual_seed(1)
  
  word_to_ix = {"hello": 0, "world": 1}
  embeds = nn.Embedding(2, 5)  # 2 words in vocab, 5 dimensional embeddings
  lookup_tensor = torch.tensor([word_to_ix["hello"]], dtype=torch.long)
  hello_embed = embeds(lookup_tensor)
  
  print(embeds.weight)
  print(hello_embed)
  
  # tensor([[ 0.6614,  0.2669,  0.0617,  0.6213, -0.4519]],
  #        grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
  
  input = torch.LongTensor([1, 2])
  
  result = embeds(input)
  
  embeds = nn.Embedding(5, 3, padding_idx=0)
  
  # 应用：情感分类任务