深入学习tensorflow.python.ops.embedding_ops中的embedding_lookup()函数

tensorflow.python.ops.embedding_ops模块中的embedding_lookup()函数在自然语言处理中非常常用，用于实现嵌入查找操作。这个函数的作用是将输入的索引值转换为对应的嵌入向量。本文将深入学习这个函数的用法，并提供一个具体的使用例子。

embedding_lookup()函数的基本语法如下：

tensorflow.python.ops.embedding_ops.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None)

主要参数解释如下：

- params：嵌入矩阵，可以是float类型的Tensor或Variable。维度为[params_size, embedding_size]，params_size表示嵌入矩阵的行数，embedding_size表示每个嵌入向量的维度。

- ids：要查找的嵌入向量的索引值，可以是int32/int64类型的Tensor。维度为[batch_size, ...]，其中batch_size表示批量大小，...表示任意非负整数维度，一般情况下...应该为1。

- partition_strategy：决定params的布局方式，可选项有mod（默认）、div和nh。其中mod表示使用模除操作将查找请求映射到params的不同部分，div表示使用整除操作将查找请求映射到params的不同部分，nh用于参数共享。

- name：该操作的名称。

- validate_indices：如果为True，则ids中的所有索引值都必须在[0, params_size)范围内，否则可能会导致未定义行为。

- max_norm：如果不为None，则对查找到的嵌入向量进行标准化，强制其L2范数小于等于max_norm。

下面给出一个具体的例子来说明embedding_lookup()函数的使用。

import tensorflow as tf

# 定义嵌入矩阵
embedding_matrix = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0],
                                [4.0, 5.0, 6.0],
                                [7.0, 8.0, 9.0]])

# 定义索引值
ids = tf.constant([[0, 1],
                   [2, 0]])

# 进行嵌入查找操作
embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, ids)

# 打印结果
sess = tf.Session()
print(sess.run(embeddings))

上述代码中，首先定义了一个嵌入矩阵embedding_matrix，其维度为[3, 3]，每个嵌入向量的维度为3。然后定义了一个索引值Tensor ids，其维度为[2, 2]，表示要查询嵌入矩阵中的两个嵌入向量。最后使用embedding_lookup()函数将索引值转换为对应的嵌入向量，打印出结果。

执行上述代码，可以得到如下输出：

[[[1. 2. 3.]
  [4. 5. 6.]]

 [[7. 8. 9.]
  [1. 2. 3.]]]

输出的结果是一个三维的Tensor，其维度为[2, 2, 3]，表示查询到的两个嵌入向量。每个嵌入向量都是一个包含三个元素的向量。

除了上述例子中的用法，embedding_lookup()函数还可以用于序列或矩阵的嵌入查找，以及嵌入向量的加和与平均等操作。详细的用法可以参考tensorflow官方文档。

总结来说，embedding_lookup()函数是tensorflow中实现嵌入查找的核心函数之一，通过将索引值转换为对应的嵌入向量，可以在自然语言处理任务中实现单词或句子的表示。