torch rnn网络中，embedding.weight会反向更新吗？

柔光的暖阳◎ 2024-02-17 13:12 4阅读 0赞

结论：在`PyTorch`中，如果在训练中使用了`embedding`层，那么`embedding.weight`会被反向更新。

这是因为在训练过程中，模型的参数会根据损失函数的反向传播进行更新，而`embedding`层的参数`embedding.weight`也是模型的一部分，因此也会被更新。

对于`RNN`网络来说，`embedding`层通常用于将输入的离散化表示（例如单词ID）转换为连续的向量表示。这些向量表示可以作为RNN网络的输入，帮助模型更好地理解文本数据。在`RNN`网络中，`embedding`层通常是一个独立的模块，其权重参数会被随机初始化，并根据训练数据进行反向更新，以使得输入的离散化表示能够更好地在连续空间中表示。

> embedding已经通过一些预训练的词向量初始化了，加载到上面的网络后，还会继续被更新吗

如果在模型中使用了预训练的词向量来初始化embedding层，那么在训练过程中，这些预训练的词向量通常会被固定，不再进行更新。

在`PyTorch`中，可以通过设置`requires_grad`属性来控制张量是否需要被更新。当`requires_grad`属性被设置为`False`时，该张量不会参与梯度计算，也不会被更新。因此，如果在初始化`embedding`层时，将其权重参数初始化为预训练的词向量，并将`requires_grad`属性设置为`False`，则在训练过程中，这些预训练的词向量不会被更新，而只有其他的参数会被更新。

以下是一个示例代码，演示了如何使用预训练的词向量来初始化`embedding`层，并将其权重参数设置为不可更新：

import torch
    from torch import nn
    
    # 预训练的词向量矩阵，形状为 [词汇表大小, 词向量维度]
    pretrained_embeddings = ...
    
    # 定义一个简单的RNN模型
    class RNN(nn.Module):
        def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
            super(RNN, self).__init__()
            self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
            self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)  # 使用预训练的词向量初始化 embedding
            self.embedding.weight.requires_grad = False  # 将 embedding 的权重参数设置为不可更新
            self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
            self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 1)
    
        def forward(self, x):
            x = self.embedding(x)
            _, h = self.rnn(x)
            out = self.fc(h.squeeze(0))
            return out
    
    # 实例化模型
    model = RNN(vocab_size=10000, embedding_dim=300, hidden_dim=128)
    
    # 打印模型中的参数信息
    for name, param in model.named_parameters():
        print(name, param.requires_grad)

在上面的代码中，我们定义了一个简单的`RNN`模型，并使用预训练的词向量初始化了`embedding`层的权重参数。然后，我们将`embedding`层的权重参数的`requires_grad`属性设置为`False`，表示该参数不会参与训练过程中的反向传播和梯度更新。最后，我们打印了模型中的所有参数的`requires_grad`属性，可以看到，`embedding.weight`的`requires_grad`属性被设置为了`False`。