torch.nn.Embedding与torch.nn.Linear对词向量进行编码有何区别？

torch.nn.Embedding和torch.nn.Linear是PyTorch中用于对输入进行编码的两个常见的模块。

torch.nn.Embedding用于将整数索引序列（例如，单词的索引）映射到固定大小的实值向量。它是用于自然语言处理任务中的词嵌入技术的一种实现方式。词嵌入可以将单词从高维稀疏的one-hot向量编码为低维稠密向量，以便更好地表示它们之间的语义关系。

torch.nn.Linear则是一个全连接层，它将输入向量映射到输出向量。它通常用于图像处理、语音处理等任务中，对输入进行特征提取。与torch.nn.Embedding不同，torch.nn.Linear没有明确的“输入-输出对应关系”，因此它通常用于对连续值进行编码，例如将图像或语音信号转换为固定大小的向量表示。

因此，torch.nn.Embedding和torch.nn.Linear的主要区别在于它们所处理的输入类型不同：前者是整数索引序列，后者是连续值向量。同时，torch.nn.Embedding通常用于自然语言处理任务中的词嵌入，而torch.nn.Linear则更通用，可用于处理各种类型的数据。