一、embedding_lookup简介

在深度学习中，embedding是对离散特征进行的一种处理方式，即将特征进行编码，项目中经常用于对文本和图像的编码。在Tensorflow中，可以使用embedding_lookup函数来进行embedding操作，该函数可以根据给定的序列或矩阵中的索引，返回对应的embedding向量。下面是embedding_lookup的定义：

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None)

其中，params是表示每个离散特征类别的嵌入向量表，ids是一个大小为N的Tensor，其中的值为每个特征的类别ID。

二、embedding_lookup的参数

1. params

params是embedding向量表，表示每个离散特征类别的嵌入向量。它通常是一个二维Tensor，其中第一维的长度为总特征类别数，第二维的长度为embedding向量的维度。下面是一个示例：

embedding_table = tf.Variable(tf.random_uniform([VOCAB_SIZE, EMBEDDING_SIZE], -1.0, 1.0))

其中，VOCAB_SIZE表示词汇表大小，EMBEDDING_SIZE表示embedding向量的维度。

2. ids

ids是一个大小为N的Tensor。在自然语言处理中，ids通常是一个表示单词序列的一维Tensor。每个元素代表一个单词在词汇表中的索引，取值范围为[0, VOCAB_SIZE-1]。在计算时，可以使用embedding_lookup函数来将这些单词转换为对应的embedding向量，这样就可以在神经网络中处理文本数据了。下面是一个示例：

input_ids = tf.placeholder(tf.int32, [BATCH_SIZE, MAX_SEQ_LENGTH])
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding_table, input_ids)

其中，BATCH_SIZE表示每个批次包含的样本数，MAX_SEQ_LENGTH表示每个样本最大的单词数，embedding_table表示嵌入向量表，inputs表示每个样本所对应的嵌入向量。

3. partition_strategy

partition_strategy参数用于指定在多GPU环境下如何分割embedding向量表。默认值为"mod"，表示根据词汇表大小和GPU数量计算每个GPU所处理的词汇表大小，然后将词汇表划分为多个部分，每个GPU处理一个部分。当然，也可以设置为"div"，表示将词汇表均匀地划分给每个GPU。

4. name

name参数是一个可选的操作名称，用于命名embedding_lookup操作。

5. validate_indices

validate_indices参数表示是否对ids进行合法性验证，即验证ids是否在合法的索引范围内。默认为True。

6. max_norm

max_norm参数用于控制嵌入向量的范数，即控制向量的长度。如果指定了max_norm参数，那么将对每个向量进行裁剪，使得嵌入向量的范数不超过给定的max_norm值。默认值为None，表示不进行裁剪。

三、embedding_lookup的用途

1. 用于自然语言处理

在自然语言处理中，embedding_lookup是非常常用的操作之一。可以将每个单词转换为对应的嵌入向量，然后将这些向量输入到神经网络中进行处理，以完成各种任务，如文本分类、文本生成、机器翻译等。下面是一个示例：

# 定义嵌入向量表
embedding_table = tf.Variable(tf.random_uniform([VOCAB_SIZE, EMBEDDING_SIZE], -1.0, 1.0))
# 定义输入数据
input_ids = tf.placeholder(tf.int32, [BATCH_SIZE, MAX_SEQ_LENGTH])
# 将输入数据转换为嵌入向量
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding_table, input_ids)
# 使用GRU进行处理
gru_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(HIDDEN_SIZE)
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(gru_cell, inputs, dtype=tf.float32)

2. 用于图像处理

embedding_lookup也可以用于图像处理中，特别是在对图像进行分类时。可以将图像转换为对应的嵌入向量，然后将这些向量输入到神经网络中进行处理。下面是一个示例：

# 定义嵌入向量表
embedding_table = tf.Variable(tf.random_uniform([IMAGE_EMBEDDING_SIZE, EMBEDDING_SIZE], -1.0, 1.0))
# 处理图像
image_inputs = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, IMAGE_EMBEDDING_SIZE])
image_embeds = tf.matmul(image_inputs, embedding_table)

四、embedding_lookup的实现原理

在Tensorflow中，embedding_lookup操作可以看作是一个从嵌入向量表中提取数据的过程，其实现原理与标准的Tensor索引相似。具体来说，embedding_lookup的实现过程包括四个步骤：

1. 将params对应的Tensor扁平化

在执行embedding_lookup操作之前，首先将params对应的Tensor扁平化成一个一维数组，这个数组的长度是params的元素个数。为了方便，可以认为params的shape为[num_classes, embedding_size]，因此可以将其扁平化成一个长度为num_classes*embedding_size的一维数组。

2. 将params扩展成一个二维矩阵

将扁平化后的params数组重新组织成一个二维矩阵，其中每一行对应了params中的一个元素。

3. 将ids转换成一个二维矩阵

为了方便便于处理，将ids扩展成一个二维矩阵。具体来说，需要将输入的一维ids向量转换成一个二维矩阵，并将其转置，这样每一行就表示一个样本。

4. 在矩阵中提取数据

最后一步是从params的二维矩阵中提取数据。这个操作相当于是对矩阵做索引，可以使用矩阵乘法来完成。具体来说，将ids的转置与params矩阵相乘，得到的结果是一个二维矩阵，其中每一行对应了ids中的一个元素在params中对应的行。最终得到的结果是一个二维数组，其中的每一行就是输入中对应的嵌入向量。

五、小结

embedding_lookup是一种非常实用的操作，在自然语言处理和图像处理中都有广泛的应用。通过它，可以将离散特征转换为对应的嵌入向量，并将这些向量输入到神经网络中进行处理。

深入理解embedding_lookup函数