Какова цель nn.embedding для pytorch? ⇐ Python

[Anonymous]

Когда я работал над проектом искусственного интеллекта для школьной научной ярмарки, я видел, как создаются другие LSTM, и мне было интересно, что модуль nn.embeding делает для классификации текста?
Я не смог найти в Интернете ничего, что бы четко объясняло, почему я буду использовать его внутри LSTM, кроме таблицы поиска. Если вы это видите, объясните, почему я буду это использовать, как я буду это использовать и как мне сделать мой LSTM более эффективным.
class DescriptionWriter(nn.Module):
def __init__(self, input_size: int, hidden_size: int, num_layers: int, n_vocab: int):
super().__init__()
self.lstm = nn.LSTM(
input_size=input_size,
hidden_size=hidden_size,
num_layers=num_layers,
batch_first=True
)
self.dropout = nn.Dropout(0.2)
self.linear = nn.Linear(256, n_vocab)
self.sigma = nn.Sigmoid()
self.tanh = nn.Tanh()

def forward(self, x):
x = self.tanh(x)

x, _ = self.lstm(x)

x = x[:, -1, :]

x = self.linear(self.dropout(x))
return x


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... or-pytorch