这个核心属性外，还有其他属性和方法。掌握这些属性和方法后，你可以更灵活地操作嵌入层！在 PyTorch 中，

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这个核心属性外，还有其他属性和方法。掌握这些属性和方法后，你可以更灵活地操作嵌入层！在 PyTorch 中，

梯度归一化的核心思想是通过调整每个任务的权重，使得它们的梯度大小相对均衡。

通过这个类，你可以灵活地控制嵌入向量的规模，从而提升模型的泛化能力！对于一个向量 x = [x₁, x₂, ..., xn]（或L2范数的平方和），作为正则化损失。“嵌入向量不要太大，否则我会惩罚你！想象你有一个向量（比如嵌入向量。），L2范数就是计算这个向量的。这个类计算所有输入嵌入矩阵的。就像在三维空间中，计算点。